人工智能助力解决莱斯特医院员工流失难题

莱斯特大学的一支团队正在利用人工智能的力量来支持和留住该市医院中的英国国家医疗服务体系（NHS）工作人员。

莱斯特大学医院NHS基金会信托（UHL）的匿名员工数据已被输入到一个AI模型中，该模型随后利用这些信息来预测未来哪些部门将需要员工。该模型绘制了同事与其工作地点之间的认同程度图——其结果可用于制定更加以人为本的人力资源政策。这反过来将有助于减缓该信托机构的人员流动率，并增加在那里成功发展事业的人数。

所有数据均按照UHL和大学必须遵守的严格数据治理规则进行处理。

负责“组织自我认同”计算机模型的团队由大学的工作心理学专家丹尼斯·佩普尔博士领导，他是人力资源管理方面的副教授。项目团队还包括来自UHL的临床医生和来自大学的数据科学家。

“NHS人员短缺一直是最近2024年大选的核心议题，”佩普尔博士说。“然而，考虑到漫长的培训途径和医院可获得的国际招聘人才有限，仅仅招聘新员工是不够的。

“如果不留住现有员工及其宝贵的技能和经验，就无法维持或增加员工总数，因此，对于运行良好的NHS和一般组织而言，人员留存至关重要。”

他补充道：“我们的解决方案有助于显著降低员工离职意向，改善组织的整体运作，更重要的是，这些解决方案都在管理层的能力范围内可以实施。”

“这是一个长期项目，随着时间的推移，它将提供强大的数据分析和见解，以支持决策者，让他们努力将莱斯特的医院打造成为一个更好的工作场所。”