Environnement de modélisation pour l'analyse des systèmes de santé

Modeling environment for health systems analysis

• Auteur / Autrice : Cheick Amadou Tidiani Camara
• Direction : Mamadou Kaba Traoré
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie cognitique
• Date : Soutenance le 20/07/2023
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de l'intégration du matériau au système (Talence, Gironde)
• Jury : Président / Présidente : Yves Ducq
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Raymond Houé Ngouna, Maâmar El-Amine Hamri

Mots clés

Mots clés contrôlés

Services de santé

Simulation, Méthodes de

Modélisation des données (informatique)

Mots clés libres

Modélisation et Simulation

Système de santé

Modélisation Multi-Perspective et Simulation Holistique

Formalisme HiLLS

Modélisation à base d'agents

Environnement AnyLogic

Diagramme causal

Modeling and Simulation

Healthcare System

Multi-Perspective Modeling and Holistic Simulation

HiLLS Formalism

Agent-Based Modeling

AnyLogic Environment

Causal diagram

Résumé

Le système de santé peut être défini comme l’ensemble des organisations, des institutions et des ressources (humaines, financières, matérielles, …) dont le but principal est d’améliorer la santé. Il existe divers systèmes de santé dans le monde. Les facteurs tels que l’histoire, la politique, l’économie et les valeurs nationales conditionnent le système de santé d’un pays. Un système de santé peut être étudié selon plusieurs perspectives différentes. Les activités modélisées dans une perspective dépendent généralement des résultats issus d’activités menées dans d’autres perspectives. La dynamique globale du système est alors la résultante de la combinaison des modèles construits selon ses différentes perspectives. La contribution de cette thèse concerne la production d’un environnement reposant sur un tel modèle holistique. Ceci est rendu possible grâce à l’utilisation de l’approche MPM&HS qui offre des concepts novateurs pour intégrer de manière holistique des sous-modèles en un modèle global. Ainsi, cette étude propose trois principales contributions.Développement d’un environnement pour la simulation holistique des systèmes de santé : Un environnement holistique de M&S des systèmes de soins de santé a été mis en place. Cet environnement combine fidèlement les dynamiques d’un système vu selon plusieurs perspectives de modélisation qui interviennent dans le domaine de la santé. En effet, l’utilisation du principe d’intégration de l’approche MPM&HS a permis d’effectuer l’interconnexion dynamique des modèles de l’environnement et de rendre possible la modification en cours de simulation des valeurs des paramètres des modèles sous les influences d’autres modèles, chose qui n’avait pas encore été faite jusqu’à présent dans le domaine de la santé.Mise en place d’une approche de M&S d’une multi-infection à plus de deux maladies: La multi-infection fait référence à la coexistence de plusieurs maladies infectieuses au sein d'un même hôte. Nous proposons une approche de modélisation basée sur les agents qui capture les aspects fonctionnels de chaque maladie au niveau micro, tandis que les aspects spatiaux sont capturés au niveau macro avec un nombre illimité de maladies à modéliser (chose qui n’a pas jamais été faite jusqu’à présent). Le modèle résultant de l’intégration des différentes maladies permet d'analyser leurs influences biologiques mutuelles. Nous présentons l'approche avec trois des maladies infectieuses les plus mortelles de l'Afrique subsaharienne, à savoir la Malaria, la Covid et la Tuberculose.Formalisation de la démarche d’intégration de l’approche MPM&HS : Nous nous sommes basés sur l’approche MPM&HS pour la réalisation de notre environnement. L’approche a été utilisée dans certaines études de modélisation, mais nous avons constaté que la démarche d’intégration souffrait de manque de formalisation. Nous avons donc proposé d’y remédier en faisant appel à un formalisme adapté à la formalisation desiiiboucles causales. Nous avons d’abord recommandé d’utiliser un diagramme causal pour identifier les relations entre les modèles de l’environnement. Les relations ainsi détectées servent de base pour l’intégration de ces modèles. Nous avons ensuite défini une formalisation de l’intégration à l’aide du formalisme HiLLS.

The healthcare system can be defined as all the organizations, institutions and resources (human, financial, material, etc.) whose main purpose is to improve health. There are various healthcare systems around the world. Factors such as history, politics, economics and national values shape a country's healthcare system. A healthcare system can be studied from several different perspectives. Activities modeled in one perspective generally depend on results from activities in other perspectives. The overall dynamics of the system is then the result of the combination of the models built according to its different perspectives. The contribution of this thesis concerns the production of an environment based on such a holistic model. This is made possible through the use of the MPM&HS approach which offers innovative concepts to holistically integrate sub-models into an overall model. Thus, this study offers three main contributions.Development of a environment for the holistic simulation of healthcare systems: A holistic environment for M&S of healthcare systems has been set up. This environment faithfully combines the dynamics of a system seen from several modeling perspectives that are involved in the field of healthcare. Indeed, the use of the principle of integration of the MPM&HS approach made it possible to carry out the dynamic interconnection of the models of the environment and to make possible the modification during simulation of the values of the parameters of the models under the influences of other models, something that had not yet been done in the field of healthcare.Implementation of an M&S approach to multi-infection with more than two diseases: Multi-infection refers to the coexistence of several infectious diseases within the same host. We propose an agent-based modeling approach that captures the functional aspects of each disease at the micro level, while the spatial aspects are captured at the macro level with an unlimited number of diseases to model (something that has never been done so far). The model resulting from the integration of the different diseases makes it possible to analyze their mutual biological influences. We present the approach with three of the deadliest infectious diseases in sub-Saharan Africa, namely Malaria, Covid and Tuberculosis.Formalization of the integration process of the MPM&HS approach: We based ourselves on the MPM&HS approach for the realization of our environment. The approach has been used in some modeling studies, but we found that the integration process suffered from a lack of formalization. We have therefore proposed to remedy this by using a formalism adapted to the formalization of causal loops. We first recommended using a causal diagram to identify the relationships between the models of the environment. The relationships thus detected serve as a basis for the integration of these models. We then defined a formalization of the integration using the HiLLS formalism.