基于循环神经网络的医疗人力资源配置模型设计与仿真.pdf

在医疗行业中，人力资源的合理配置是提升医疗服务质量和效率的关键因素。传统的统计算法在处理大量数据时存在局限性，无法充分挖掘数据中的潜在特征，导致信息的不完全利用。基于这一问题，文章提出了一个创新的医疗人力资源配置模型，该模型结合了循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和传统的人力资源分配算法，旨在优化人岗匹配推荐过程，提高匹配度和推荐精度。 循环神经网络是一种深度学习模型，特别适合处理序列数据，因为它们能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。在医疗人力资源配置场景中，RNN可以分析医生的工作经历、技能专长、工作时间模式等时间序列数据，从而更好地理解医生的能力和需求。同时，通过循环结构，RNN可以动态地更新和记忆每个时间步的信息，有效地处理复杂的医疗人力资源数据。 在设计的模型中，RNN用于提取和学习医疗人员的历史工作数据中的隐藏特征。这些特征可能包括医生的专业能力、经验积累、工作负荷等。通过将RNN与传统算法（如线性回归或决策树）融合，可以增强模型对非线性关系和复杂模式的识别能力。这种融合方式可以弥补传统算法在处理大数据时的不足，提高模型的泛化能力和适应性。 在实验结果中，提出的RNN模型在人岗匹配推荐任务上的F1值达到0.823，相较于其他两种算法分别提升了20.1%和7.4%。F1值是衡量分类模型性能的重要指标，尤其在不平衡数据集上，它综合考虑了模型的精确率和召回率。较高的F1值表明，RNN模型在发现和利用数据的隐层特征方面表现优秀，从而提高了数据训练质量，使得人岗匹配更为精准。 此外，该模型的应用还涉及到数据挖掘技术，通过对医疗人员的数据进行深入分析，揭示出与岗位需求匹配的相关模式。这种精细化的人力资源配置有助于医院更科学地制定培训计划，优化医生的工作分配，减少资源浪费，提高医疗服务效率。 总结来说，基于循环神经网络的医疗人力资源配置模型是医疗健康领域智慧管理的一种创新尝试。通过深度学习技术，模型能更全面、准确地理解和预测医疗人员的需求与能力，为医院提供更有效的人力资源配置策略，促进医疗行业的健康发展。未来的研究可以进一步探索如何将该模型与其他AI技术（如自然语言处理或图像识别）集成，以实现更智能化的医疗人力资源管理。