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

Seifeddine ABDELHAK

Doctorant
Travaille dans les thèmes :
Contact :
Seifeddine ABDELHAK -- Issam NOUAOURI -- Gilles GONCALVES
A genetic algorithm for patient scheduling in emergency department
20ème congrès annuel de la société Française de Recherche Opérationnelle et d’Aide à la Décision, ROADEF 2019, Le Havre, France, Université du Havre, février 2019
Méthode et outil pour la rationalisation des magasins et des flux au sein des Groupements Hospitaliers de Territoire
9ème Conférence Francophone en gestion et ingénierie des systèmes hospitaliers, GISEH 2018, Genève, Suisse, 27-29 Août 2018, août 2018

Auteur de la thèse intitulée "Dynamic scheduling of patients in emergency departments"

2017 - 2021

Un service d’urgence (SU) représente la porte d’entrée de chaque établissement de soins. Il est ouvert 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Au cours des dernières années, les SU bénéficient d’une attention particulière de la part des décideurs. L’objectif est d’améliorer la qualité des services fournis aux patients. Cette thèse se concentre sur la planification des patients au SU. Après une revue de la littérature détaillée, le problème que nous traitons peut être considéré comme un problème de Job Shop Hybride (HJSP). L’objectif est de trouver un planning qui minimise le temps total d’achèvement ou le makespan. Il s’agit d’un problème d’optimisation combinatoire NP-hard. Ainsi, nous avons développé et validé un algorithme génétique (GA) et un algorithme génétique hybride (HGA) en les testant sur des benchmarks de la littérature issus du domaine industriel. Les performances obtenues ont été comparées avec celles des approches HJSP existantes. Ensuite, nous avons adapté et appliqué les deux algorithmes pour planifier les patients dans un service d’urgence d’un hôpital tunisien, dans lequel nous avons collecté des données. L’objectif est de minimiser le temps d’attente des patients en tenant compte de leur catégorie d’urgence. Une attention particulière est portée aux catégories de patients critiques qui doivent être rapidement pris en charge par une équipe médicale. Dans un premier temps, nous n’avons considéré que les patients programmés à l’avance et nous avons simulé plusieurs scénarios pour vérifier et mesurer l’efficacité de nos approches, en supposant que toutes les données sont parfaitement connues. Dans un second temps, compte tenu de toute la réalité d’un service d’urgence (c’est-à-dire avec des événements dynamiques), nous avons pris en compte les incertitudes liées à l’arrivée des patients et à la durée du traitement dispensé par les soignants. Enfin, nous avons considéré des patients non- programmés dont les arrivées sont imprévisibles. Pour faire face à ces événements dynamiques, nous avons étudié une stratégie de planification prédictive et réactive basée sur les algorithmes développés. Toutes les approches ont été testées par rapport à la stratégie existante basée sur le principe du « premier arrivé, premier servi » combiné à une règle de priorité de catégorie que l’on retrouve généralement dans les services d’urgence. Les résultats montrent que nos approches proposées améliorent la stratégie adoptée par l’hôpital lorsque le taux de patients dynamiques est inférieur à 50%.

ARS-GHT

2017 - 2019

Logistique hospitalière de territoire – Des établissements aux Groupements Hospitaliers Territoriaux

Résumé :

Depuis juillet 2016, les hôpitaux publics français ont obligation de rejoindre un groupement hospitalier de territoire (GHT), afin d’y développer coopérations, mutualisations et économies d’échelle.
Le projet consiste à fournir un outil d’aide à la décision pour la mise en place d’une logistique mutualisée au sein de ces GHT.