Robustez y gestión de la incertidumbre en la planificación

Contexto

El envejecimiento de la población y el aumento de la esperanza de vida, como podemos ver hoy en día en Francia y en otros países desarrollados, conducen a un aumento del número de personas mayores con pérdida de autonomía y de los peligros causados por la fragilidad. En particular, padecen enfermedades crónicas con necesidad de asistencia a largo plazo. En gran medida, prefieren quedarse en casa antes que vivir largas estancias en los hospitales. De ahí el rápido crecimiento de las estructuras de asistencia sanitaria a domicilio (HHC).

La función de coordinación operativa, es decir, la generación de la planificación, es un punto clave para el sistema de apoyo a la información. Esto asegurará un servicio de atención integral y multidisciplinar, de calidad, y también garantizará la fluidez en la transmisión de datos entre todos los actores del sistema de HHC. Pero la coordinación en la estructura de los HHC sigue siendo tradicional con modos de organización no estructurados. Los acontecimientos inciertos dificultan la planificación.

Requisitos para la coordinación en HHC

A la luz de las definiciones sistémicas sobre la coordinación en HHC, es necesario tomar las decisiones para una estructura colectiva no jerárquica, que se trata de la planificación de actividades para entregar un grupo de servicios locales al paciente dado, de conformidad con la especificación de la atención que deben recibir. Para cumplir con la coordinación fluida entre los actores, se investiga la formulación de los múltiples problemas relacionados con la gestión de un HHC para definir el espacio de los diversos requisitos, que representan formalmente el requisito de la coordinación del HHC. Concluimos los 3 requisitos principales en lo siguiente:

Asignación de recursos

  • Conocimiento de los recursos disponibles, el papel y la preferencia de cada cuidador.
  • Conocimiento de la disponibilidad, los planes de atención personalizada, el número y el perfil necesario para cumplir con los servicios de atención para cada paciente.
  • Conocimiento de la interdependencia (precedencia o simultaneidad) entre los servicios asistenciales para los pacientes dados.

Enrutamiento

  • Determinación de los costes de viaje y consideración de la combinación de los modos de transporte.
  • Estimación y predicción de la duración del tránsito en relación con los diferentes modos de transporte y sus combinaciones.
  • Elección de los distintos itinerarios posibles teniendo en cuenta la satisfacción de los pacientes y los cuidadores.

Reestructuración

Ajustar la planificación original cuando se produzcan los acontecimientos inciertos:

las peticiones del paciente:

  • Solicitudes de pacientes de reciente aparición.
  • Cancelación de los servicios de atención al paciente.

la temporalidad:

  • Cambio de las ventanas de tiempo del paciente y del cuidador.
  • Cambio de ventanas de tiempo.
  • Variabilidad de la duración de la ejecución de los servicios asistenciales.
  • Duración de los eventos de enrutamiento perturbador.

Enfoque basado en la ingeniería basada en modelos

Nuestra investigación se sitúa en la interacción entre los tres módulos principales: Definición de la atención domiciliaria (DefPAD), Generación de una solución de atención domiciliaria (GenPAD, basada en un modelo matemático) y Simulación de la atención domiciliaria (SimPAD), para garantizar la generación de una planificación robusta que tenga en cuenta los eventos inciertos en el problema de encaminamiento y programación de la atención domiciliaria. Basándose en los términos de la gestión de la producción, cada módulo consta de varios talleres que garantizan la producción de modelos intermedios. Adoptamos el enfoque de la ingeniería dirigida por modelos (MDE), donde los modelos son artefactos de ingeniería primarios (resultados de nuestros metaniveles de un modelo) a lo largo del ciclo de vida de la ingeniería, con el fin de controlar la forma de los modelos y ejecutar la transformación de modelo a modelo (M a M) si es necesario.

DefPad tiene dos talleres:

  • W1: caracterizar los conocimientos necesarios en el sistema HHC para identificar los conceptos asociados a nuestros objetivos finales.
  • W2: traducir nuestro modelo conceptual orientado a los negocios en un modelo de investigación de operaciones basado en la teoría de grafos, esta traducción depende del M a M en MDE.

GenPad tiene dos talleres:

  • W3: escribir nuestro problema matemático a resolver según la formulación matemática dentro del modelo de investigación de operaciones.
  • W4: generar una solución optimizada o un espacio de solución aceptable para la programación diaria con los diferentes solucionadores, por ejemplo, el método exacto basado en el lenguaje OPL, el algoritmo metaheurístico como Simulated Annealing (SA) , Tabu Search (TS) y Genetic Algorithm (GA), etc.

SimPad tiene un taller:

  • W5: validar y visualizar la solución a través de la herramienta de simulación. Esta solución debe publicarse y complementarse con indicadores para evaluar su calidad. El enfoque de simulación proporcionará un cálculo de sensibilidad sobre la solución para evaluar la flexibilidad de la asignación y los límites de cada solución

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