Optimisation et aide à la décision pour la programmation des opérations électives et urgentes

Optimization and decision support for the scheduling of elective and non-elective surgeries

• Auteur / Autrice : Afef Bouguerra
• Direction : Nathalie Sauer, Christophe Sauvey
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Traitement du signal et des images, Génie Informatique
• Date : Soutenance le 07/07/2017
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Génie Informatique, de Production et de Maintenance (Metz)
• Jury : Président / Présidente : Christelle Guéret
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Atidel B. Hadj-Alouane, Farouk Yalaoui, Yannick Kergosien
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Atidel B. Hadj-Alouane, Farouk Yalaoui

Mots clés

Mots clés contrôlés

Dissertations universitaires

Systèmes d'aide à la décision clinique

Systèmes d'aide à la décision

Algorithmes génétiques

Recherche opérationnelle

Planification

Salles d'opération

Mots clés libres

Gestion de blocs opératoires

Programmation opératoire

PLNE

Flow shop hybride

Algorithme génétique

Gestion des urgences

Outil d’aide à la décision

Operating theatre management

Operating rooms scheduling

Hybrid flow shop

Genetic algorithm

Non-elective surgeries management

Decision support tool

Résumé

Au sein d’un établissement hospitalier, le bloc opératoire représente un des secteurs les plus emblématiques et les plus coûteux. Le fonctionnement du bloc opératoire est orchestré par un programme opératoire qui consiste à construire un planning prévisionnel des interventions chirurgicales à réaliser pendant un horizon donné. La littérature abondante sur le sujet est unanime sur le fait que la construction du programme opératoire est une tâche complexe, car il s’agit non seulement de planifier et d’ordonnancer les interventions, mais aussi de satisfaire des exigences souvent antagonistes. Ce projet est le fruit d’une collaboration entre la Communauté d’Agglomération de Sarreguemines Confluences et la Région Lorraine, des membres du secteur hospitalier (Hôpital Robert Pax de Sarreguemines) et l’équipe Gestion Industrielle et Logistique (GIL) du Laboratoire de Génie Industriel, de Production et de Maintenance (LGIPM). L’objectif de cette recherche est d’apporter une aide aux gestionnaires du bloc opératoire, qui ont besoin de plus en plus des méthodes et des outils d’aide à la décision en vue d’optimiser leur fonctionnement. Pour répondre à ce besoin nous nous intéressons dans la première partie de cette thèse à la gestion des opérations électives en prenant en compte différentes contraintes et en particulier la disponibilité des chirurgiens. Nous nous plaçons dans le contexte d’une stratégie « open scheduling » et nous proposons deux modèles mathématiques permettant d’élaborer le programme opératoire. La complexité des modèles mathématiques et leur explosion combinatoire rendent difficile la recherche de l’optimum pour des tailles réalistes. Ceci nous a donc amené à proposer une heuristique constructive utilisant le modèle proposé et permettant d’obtenir des solutions là où la méthode exacte ne nous le permettait pas. Dans la seconde partie de cette thèse, nous considérons l’intégralité du processus opératoire (brancardage vers le bloc opératoire, préparation et anesthésie, acte chirurgicale et réveil). Nous modélisons ce processus comme un flow shop hybride à 4 étages avec contrainte de blocage de type RSb, et nous le résolvons à l’aide d’un algorithme génétique dont l’objectif est de synchroniser toutes les ressources nécessaires, en respectant au mieux le programme opératoire prévisionnel. Outre les opérations électives, nous nous intéressons dans la dernière partie aux opérations urgentes. Nous proposons un outil d’aide à la décision pour la gestion des opérations urgentes. En prenant en considération la pathologie et la gravité de l’état du patient, nous distinguons principalement 3 degrés d’urgences et proposons pour chacune un algorithme permettant d’intégrer en temps réel ces opérations dans le programme prévisionnel, tout en minimisant différents critères (temps d’attente avant affectation, heures supplémentaires, décalage par rapport aux anciennes dates de débuts)

The operating theater is one of the most critical and expensive hospital resources. Indeed, a high percentage of hospital admissions are due to surgical interventions. Rising expenditures spur health care organizations to organize their processes more efficiently and effectively. This thesis is supported by the urban community of Sarreguemines-France and the region of Lorraine-France, and is carried out in collaboration with the Centre Hospitalier de Sarreguemines - Hôpital Robert Pax. In the first part of this work, we propose two mathematical programming models to help operating theater managers in developing an optimal operating rooms scheduling. We also propose a constructive heuristic to obtain near optimal results for realistic sizes of the problem. In the second part of our work, the whole scheduling process is modeled as a hybrid four-stage flow shop problem with RSb blocking constraint, and is solved by a genetic algorithm. The objective is to synchronize all the needed resources around the optimal daily schedule obtained with the proposed mathematical model. The last part of our work is dedicated to non-elective surgeries. We propose a decision support tool, guiding the operating room manager, to handle this unpredictable flow of patients. Non-elective patients are classified according to their medical priority. The main contribution of the proposed decision support tool is to provide online assignment strategies to treat each non elective patient category. Proposed assignments are riskless on patient’s health. According to non-elective surgery classes, the proposed adjusted schedule minimizes different criteria such as patient’s waiting time, deviation from the firstly scheduled starting time of a surgery and the amount of resulting overtime