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초록·키워드
Beyond addressing immediate staffing shortages, predictive models and early intervention strategies may help promote workforce well-being and retention. By analyzing retention dynamics through a large-scale longitudinal survey—with responses from over 25,000 nurses in South Korea, refined to a high-quality subset of approximately 5,000—we aim to develop data-driven tools for strategic workforce planning. Rather than profiling individuals, we focus on uncovering systemic patterns and risk factors associated with nurse resignation. This paper presents a transformer-based framework that captures personalized temporal patterns from a longitudinal survey, enabling nuanced modeling of nurse experiences over time. Our model estimates resignation risk and identifies critical factors through perturbation-based interpretability techniques. Our findings reveal actionable insights into the influential drivers of turnover, offering a data-driven foundation to design targeted retention policies and enhance workforce well-being in the healthcare sector.
본문·목차
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