Thesis of Faten Ajmi

Méthodes d’ordonnancement et d’orchestration dynamique des tâches de soins pour optimiser la prise en charge des patients dans les urgences hospitalières.

Le service des urgences est un important service de soins qui représente le goulot d’étranglement de l’hôpital. Les urgences sont souvent confrontées à des problèmes de tension dans de nombreux pays à travers le monde. L’une des causes de la tension dans les urgences est l’interférence permanente entre trois types de patients : les patients déjà programmés, les patients non programmés et les patients non programmés urgents. Le but de cette thèse est de contribuer à l’étude et au développement d’un système d’aide à la décision pour améliorer la prise en charge des patients aussi bien en mode de fonctionnement normal qu’en mode tension. Deux principaux processus ont été développé. Un processus d’ordonnancement à horizon glissant en utilisant un algorithme mimétique avec l’intégration des opérateurs génétiques contrôlés pour déterminer un calendrier optimal de passage des patients. Le deuxième processus d’orchestration dynamique, à base d’agents communicants, tient compte de la nature dynamique et incertaine de l’environnement des urgences en actualisant continuellement ce calendrier. Cette orchestration pilote en temps réel le workflow du parcours patient, améliore pas à pas les indicateurs de performance durant l’exécution. Grâce aux comportements des agents et aux protocoles de communication, le système proposé a établi un lien direct en temps réel entre les performances requises sur le terrain et les actions afin de diminuer l’impact de la tension. Les résultats expérimentaux, mis en œuvre au CHRU de Lille, indiquent que l’application de nos approches permet d’améliorer les indicateurs de performance grâce aux pilotage par les agents du workflow en cours exécution.

Jury

Directeur de thèse : Slim Hammadi, Professeur, Ecole Centrale de Lille, Villeneuve d’Ascq Co-directrice: Hayfa,Zgaya-Biau, HDR, Université de Lille (ILIS), Loos Rapporteurs : Aziz MOUKRIM, Professeur, Université de Technologie de Compiègne Alassane B. NDIAYE, Professeur, Université Libre de Bruxelles, Brussels Membres : Mariagrazia DOTOLI, Professeur, Politecnico di Bari, Italy Alain QUILLIOT, Professeur, Université Blaise Pascal de Clermont-Ferrand Jean-Marie RENARD, DR.PH. Université de Lille, Loos

Thesis of the team OSL defended on 11/07/2019