Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois

Dorsaf DALDOUL

Doctorant
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2018
Revue Internationale avec Comité de Lecture
A stochastic model to minimize patient waiting time in an emergency department
Operations Research for Health Care, ORHC, pp 16-25, Vol. 18, Elsevier, septembre 2018
2017
Revue Internationale avec Comité de Lecture
Scheduling patients in emergency department : A case study
IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management , IEEM2017, Singapore, Singapore, décembre 2017
2015
Conférence Internationale avec Comité de Lecture
Optimization on Human and Material Resources in Emergency Department
The proceeding of the International Conference on Industrial Engineering and System Management , IESM 2015, Seville, Spain, octobre 2015

Auteur de la thèse intitulée "Vers une approche intégrée pour la planification tactique et opérationnel d’un service d’urgence hospitalier"

2015 - 2018

Un Service d’Urgence (SU) est considéré comme la porte d’entrée de l’hôpital, ouvert 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. La hausse de fréquentation au fil des années explique l’encombrement des urgences, les délais d’attente importants et l’insatisfaction des patients. L’enjeu majeur des services d’urgence est donc d’améliorer ses performances et proposer une prise en charge optimale aux patients. Dans cette thèse, l’objectif principal est de concevoir un outil d’aide à la décision pour un SU afin d’optimiser la plnification des ressources humaines (médecins et infirmiers) et des lits qui sont considérés comme la cause principale de l’encomprement des SU. Un programme mathématique stochastique est ainsi développé et la simulation Monte Carlo a été utilisée pour le résoudre. Il s’agit du niveau de décision tactique. Le niveau opérationnel porte sur l’ordonnancement des patients au SU, où nous évaluons différentes configurations et règles d’ordonnancement dans l’organisation du SU, et le parcours du patient en se basant sur des indicateurs de performance. Par la suite, nous proposons une approche, basée sur le couplage entre le modèle d’optimisation stochastique et le modèle de simulation des flux, permettant d’intégrer ces deux niveaux décisionnels (tactique et opérationnel). Dans ce travail, nous prenons en considération les incertitudes liées à l’arrivée des patients et les temps de service. Le cas d’un Hôpital Universitaire Tunisien a été considéré comme cadre d’application.