Optimisation Stochastique pour la gestion des lits d’hospitalisation sous incertitudes

Stochastic optimization for hospital beds management under uncertainties

• Auteur / Autrice : Alexandre Mazier
• Direction : Xiaolan Xie
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie Industriel
• Date : Soutenance le 06/12/2010
• Etablissement(s) : Saint-Etienne, EMSE
• Ecole(s) doctorale(s) : ED SIS 488
• Jury : Président / Présidente : Jean-Charles Billaut
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Michel Gourgand
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Eric Demeulemeester, Alain Guinet

Mots clés

Mots clés contrôlés

Services d'urgence médicale

Santé publique -- Planification

Incertitude

Programmation stochastique

Lits d'hôpital

Mots clés libres

Pilotage

Urgences

Imprévus

Planification

Ordonnancement

Optimisation

Programmation stochastique

Monte Carlo

Control policy

Emergency

Random events

Planning

Scheduling

Optimization

Stochastic programming

Monte Carlo optimization

Résumé

Les services de soins hospitaliers sont soumis à de nombreux évènements de natures aléatoires rendant leur gestion et leur pilotage difficiles. Ces difficultés organisationnelles reposent essentiellement sur l'incertitude permanente pesant sur les évolutions futurs, principalement en termes d'arrivées et de départs de patients. Pourtant, une prise en charge rapide et efficace des patients est primordiale pour des services tels que les urgences. Ces services doivent pouvoir placer rapidement leurs patients ce qui n'est possible uniquement si (i) les arrivées ont été anticipées et des places sont laissées vacantes dans les services pour recevoir les patients urgents et/ou (ii) le planning d'occupation des services est construit de telle manière que l'insertion d'un nouveau patient est facilitée.Notre objectif va être de gérer les flux de patients séjournant dans les services de courts-séjours de l'hôpital, depuis le choix d'admission d'un nouveau patient jusqu'à sa sortie, et ce, en s'inspirant des deux postulats précédant. A l'aide de modèles d'optimisation stochastique, une succession de problèmes de décisions, ayant pour but de garantir le bon fonctionnement des structures hospitalières, est résolue. Une hiérarchie en trois niveaux est appliquée pour résoudre le problème de gestion: 1. Planification des admissions des patients réguliers, 2. Affectation des patients aux unités de soins et insertion des urgences, 3. Affectation des patients d'un service aux chambres.Les études de cas sont basées sur les données d'un établissement partenaire, le Centre Hospitalier de Firminy (France).

Hospitals have to deals with a lot of random events making their management hard to realize. Those difficulties are mainly due to the uncertainty relative to future evolutions of demand, in particular in term of future arrivals and departures. Despite those difficulties, a fast and efficient hospitalization is required especially for some units like the emergency department. This department has to find quick solution to the problem of hospitalized of their patients. This can only be possible if (i) emergency arrivals are forecasted and so a bed is remaining free for them and/or (ii) the planning of beds occupation is made in a way allowing easy allocations of emergency patients.Our purpose is going to manage the patient flow in short stay unit (medicine and surgery) starting form the choice of an admission date for each patient until their discharge by keeping in mind the two previous assumptions. By using some stochastic optimization models, we solve a succession of decision problems in order to grant the good state of hospitals. Three level of decision are solved: 1. Admission scheduling for elective patients, 2. Patient assignment to hospital floors, 3. Patient assignment to rooms.Cases of study are based on data provided by a french hospital partner of this work, Firminy's Hospital Center