Robustesse et gestion de l'incertitude dans la planification

Contexte

Le vieillissement de la population et l'augmentation de l'espérance de vie, comme on peut le constater aujourd'hui en France et dans d'autres pays développés, entraînent une augmentation du nombre de personnes âgées en perte d'autonomie et des dangers liés à la fragilité. Elles souffrent notamment de maladies chroniques avec un besoin d'assistance à long terme. Elles préfèrent largement rester à domicile plutôt que de vivre de longs séjours à l'hôpital. D'où la croissance rapide des structures de soins à domicile (SAD).

La fonction de coordination opérationnelle, c'est-à-dire la génération du planning, est un point clé du système d'aide à l'information. Cela permettra d'assurer une prise en charge globale et pluridisciplinaire, de qualité, et aussi d'assurer une fluidité dans la transmission des données entre tous les acteurs du système HHC. Mais la coordination dans la structure HHC est encore traditionnelle avec des modes d'organisation non structurés. Les événements incertains rendent plus difficile l'élaboration de la planification.

Exigences pour la coordination dans HHC

À la lumière des définitions systémiques de la coordination dans les établissements de santé, il est donc nécessaire de prendre des décisions pour une structure collective non hiérarchique, qui concerne la planification des activités pour fournir un groupe de services locaux à un patient donné, conformément à la spécification des soins qu'il doit recevoir. Pour assurer une coordination harmonieuse entre les acteurs, la formulation des multiples problèmes liés à la gestion d'un établissement de santé est étudiée afin de définir l'espace des différentes exigences, qui représentent formellement l'exigence de coordination de l'établissement de santé. Nous concluons les 3 exigences principales dans ce qui suit :

Affectation des ressources

  • Connaissance des ressources disponibles, du rôle et des préférences de chaque aidant.
  • Connaissance de la disponibilité, des plans de soins personnalisés, du nombre et du profil nécessaires pour accomplir les services de soins pour chaque patient.
  • Connaissance de l'interdépendance (préséance ou simultanéité) entre les services de soins pour les patients donnés.

Routage

  • Détermination des coûts de déplacement et prise en compte de la combinaison des modes de transport.
  • Estimation et prédiction de la durée du transit en fonction des différents modes de transport et de leurs combinaisons.
  • Choix des différents itinéraires potentiels en tenant compte de la satisfaction des patients et des soignants.

Rerostering

Ajustez la planification initiale lorsque les événements incertains se produisent :

les demandes du patient :

  • Demande nouvellement apparue chez les patients.
  • Annulation des services de soins du patient.

la temporalité :

  • Modification des plages horaires du patient et des soignants.
  • Modification des fenêtres de temps.
  • Variabilité de la durée d'exécution des services de soins.
  • Durée des événements de routage perturbateurs.

Approche basée sur l'ingénierie dirigée par les modèles

Notre recherche est positionnée sur l'interaction entre les trois modules principaux : Définition des soins à domicile (DefPAD),Génération d'une solution de soins à domicile (GenPAD, basé sur un modèle mathématique) et Simulation des soins à domicile (SimPAD), pour garantir la génération d'une planification robuste prenant en compte les événements incertains dans le problème de routage et d'ordonnancement des HHC. S'inspirant des termes de la gestion de production, chaque module est composé de plusieurs ateliers qui assurent la production de modèles intermédiaires. Nous adoptons l'approche de l'ingénierie dirigée par les modèles (MDE), où les modèles sont des artefacts d'ingénierie primaires (résultats de nos méta-niveaux d'un modèle) tout au long du cycle de vie de l'ingénierie, afin de contrôler la forme des modèles et d'exécuter la transformation modèle à modèle (M à M) si nécessaire.

DefPad propose deux ateliers :

  • W1 : caractériser les connaissances requises dans le système HHC pour identifier les concepts associés à nos objectifs finaux.
  • W2 : traduire notre modèle conceptuel orienté business en modèle de recherche opérationnelle basé sur la théorie des graphes, cette traduction dépend du M to M dans MDE.

GenPad dispose de deux ateliers :

  • W3 : écrire notre problème mathématique à résoudre selon la formulation mathématique dans le modèle de recherche opérationnelle.
  • W4 : générer une solution optimisée ou un espace de solution acceptable pour l'ordonnancement quotidien avec les différents solveurs, par exemple la méthode exacte basée sur le langage OPL, l'algorithme métaheuristique tel que le recuit simulé (SA), la recherche Tabu (TS) et l'algorithme génétique (GA), etc.

SimPad dispose d'un atelier :

  • W5 : valider et visualiser la solution grâce à l'outil de simulation. Cette solution doit être publiée et complétée par des indicateurs permettant d'évaluer sa qualité. L'approche de simulation fournira un calcul de sensibilité sur la solution afin d'évaluer la flexibilité de l'affectation et les limites de chaque solution.

Plus ...

Retour haut de page