Une approche multidisciplinaire basée sur les données pour l'optimisation des parcours de soins de patients en chirurgie non-programmée – DOSE

Les principales causes de la surcharge des salles d’opération d’urgence (SOU) sont la demande croissante de chirurgies urgentes et la pénurie de personnel médical. Les effets de la surcharge peuvent malheureusement se répercuter sur l’ensemble de l’hôpital, entraînant une mortalité hospitalière plus forte, des séjours plus longs et des coûts plus élevés. Le projet DOSE est motivé par ce contexte, où il devient crucial de repenser l'ingénierie des opérations et l'optimisation des SOU.

DOSE vise à développer une approche multidisciplinaire basée sur les données pour optimiser les parcours de soins des patients des SOU. Spécifiquement, nous visons à 1) développer une approche basée sur les données pour une modélisation précise et complète des parcours de soins ; 2) élucider les indicateurs de performance (KPI) de la qualité des soins à l'aide de techniques d’IA et d'expertise médicale, développer un modèle de qualité de vie au travail du personnel avec les sciences humaines et sociales (SHS), et développer une approche médico-économique pour les analyses coût-efficacité ; 3) déterminer les stratégies optimales pour l’ordonnancement dynamique des activités du parcours tenant compte de ces KPI, et intégrer les résultats dans un jumeau numérique pour l’aide à la décision en temps réel.

DOSE améliorera la production de soins aux SOU en exploitant les outils de l'industrie 4.0 tels que le big data, l'optimisation basée sur les données et le jumeau numérique. Il sera réalisé en collaboration avec l'hôpital La Pitié Salpêtrière, et avec des données extraites de l'Entrepôt de Données de Santé. La dimension et la nature stochastique et dynamique des problèmes posés, ainsi que l’ambition de centrer les bénéfices et impactes sur les patients et le personnel médical sont les défis de ce projet. DOSE vise des contributions pluridisciplinaires à la littérature sur la science des données, l'optimisation stochastique, la simulation, la médecine, l'économie de la santé et les SHS.