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中文摘要: 目的:本研究探讨多模态模型在医院人员招聘中的应用潜力。通过结合自然语言处理(NLP)、语音分析、表情识别、姿态估计和结构化数据分析,旨在减少招聘过程中的主观偏见,实现对候选人胜任力的全面评估。方法:采用NLP技术自动筛选简历,减少主观偏见。结合语音、姿态、表情和手势等多模态数据,进行情绪识别,并基于结构化考核体系全面评估候选人的能力。使用Kendall等级相关系数比较不同招聘方法的预测效度。结果:多模态模型显著提升了招聘评估的准确性,减少了人为干预,增强了招聘决策的公平性,并提高了远程招聘的灵活性。结论:多模态技术为医院人员招聘提供了一种客观全面的解决方案,优化了人岗匹配的准确性,显著提升了远程招聘的效率和公平性。
Abstract:
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文章编号: 中图分类号: 文献标志码:
基金项目:南京大学中国医院改革发展研究院课题项目、南京鼓楼医院医学发展医疗救助基金会资助项目(NDYG2022 011) 南京大学中国医院改革发展研究院课题项目、南京鼓楼医院医学发展医疗救助基金会资助项目(NDYG2022 011)
引用文本:
赵 勰,张 丹,徐少银*.多模态模型在医院人员招聘中的应用探析△[J].江苏卫生事业管理,2025,36(2):170-172.
.[J].Jiangsu Health System Management,2025,36(2):170-172.
赵 勰,张 丹,徐少银*.多模态模型在医院人员招聘中的应用探析△[J].江苏卫生事业管理,2025,36(2):170-172.
.[J].Jiangsu Health System Management,2025,36(2):170-172.