Outil d’aide à la décision à base de jumeau numérique pour l’analyse prospective et rétrospective d’un programme de bloc opératoire soumis à des incertitudes

Digital twin-based decision support system for the prospective and the retrospective analysis of an operating room under uncertainties

• Auteur / Autrice : Léah Rifi
• Direction : Franck Fontanili, Maria Di Mascolo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie Industriel
• Date : Soutenance le 15/12/2023
• Etablissement(s) : Ecole nationale des Mines d'Albi-Carmaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Systèmes (Toulouse ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche Génie industriel (Albi) - Centre Génie Industriel / CGI
• Jury : Président / Présidente : Virginie Goepp
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Franck Fontanili, Maria Di Mascolo, Evren Sahin, Vincent Augusto, Cléa Martinez, Sondes Chaabane, Vincent Cheutet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Evren Sahin, Vincent Augusto

Mots clés

Mots clés contrôlés

Hôpitaux

Incertitude

Systèmes d'aide à la décision

Jumeaux numériques

Salles d'opération

Mots clés libres

Bloc opératoire

Jumeau numérique

Régulation

Outil d'aide à la décision

Modélisation et simulation

Incertitudes

Operating room

Digital twin

Operating room management

Decision support system

Modeling and simulation

Uncertainties

Résumé

Avec l'augmentation de la demande de soins dans le monde, les services hospitaliers sont de plus en plus sollicités. Leur performance est étroitement liée à la performance de leur bloc opératoire. En effet, le bloc opératoire est un important centre de revenus et de dépenses puisqu'il représente 40% du budget de l'hôpital (Macario et al. 1997), et que 60% des patients viennent à l'hôpital pour une intervention chirurgicale (Fugener et al. 2017). Il est donc nécessaire que les blocs opératoires soient efficients. Cependant, cela est rendu difficile par la complexité de leur organisation due à la diversité des parcours patients, la multiplicité des métiers, les liens étroits avec les services amont et aval, la synchronisation de plusieurs ressources et flux logistiques (personnels, médicaments et dispositifs médicaux), etc. D'autre part, la variabilité des durées et les perturbations inhérentes à la pratique médicale, comme les cas d'urgence, sont les principaux facteurs et événements qui dégradent le programme opératoire et impliquent que le personnel prenne de fréquentes décisions pour maintenir l'activité du bloc opératoire de manière optimale. Par conséquent, les activités de planification et d'ordonnancement du bloc opératoire intéressent de plus en plus la communauté scientifique. Dans cette thèse de doctorat, nous nous concentrons sur les niveaux opérationnels hors ligne et en ligne (Hans et Vanberkel 2012). Ceci nous amène aux questions de recherche suivantes : (1) Comment évaluer la robustesse et la résilience du programme opératoire avant son exécution (dimension prospective) ? (2) Comment rejouer le programme opératoire pour avoir un retour d'expérience et évaluer les décisions prises lors de son exécution (dimension rétrospective) ? La contribution de ce manuscrit est triple : (1) Nous proposons un système d'aide à la décision basé sur un jumeau numérique pour la simulation et l'analyse prospectives et rétrospectives de l'exécution du programme opératoire. (2) Nous décrivons une méthodologie standardisée pour concevoir, construire et mettre en œuvre cet outil dans n'importe quel bloc opératoire. (3) Cette méthodologie est appliquée à un bloc opératoire inspiré de l'Hôpital Privé de La Baie (groupe Vivalto Santé), afin de disposer d'une preuve de concept permettant de simuler un programme opératoire de façon prospective et rétrospective.

With healthcare demand rising worldwide, hospital services are increasingly needed. Hospitals' performance is tightly linked to their surgical suite performance. Indeed, the surgical suite is an important revenue and expense center with over 40% of the hospital's budget dedicated to it (Macario et al. 1997) and 60% of the patient coming into the hospital for surgical intervention (Fugener et al. 2017). This makes it necessary for surgical suites to be efficient. However, running a profitable surgical suite is quite hard and requires a methodological approach due to the complexity of its functioning: the diversity of patient pathways, the multiplicity of professions, the tight link with upstream and downstream wards, the synchronization of several resources and logistic flows (drug and medical devices), etc. On the other hand, durations variability and disruptions inherent in medical care like emergency cases are the main factors and events that degrade the scheduled execution and involve the staff making decisions frequently to preserve the surgical suite activity in an optimal way. Therefore, OR planning and scheduling activities are of increasing interest to the scientific community. In this PhD thesis, we focus on offline operational and online operational levels (Hans and Vanberkel 2012). This leads us to the following research questions: (1) How can we assess the robustness and the resilience of the schedule before its execution (prospective way)? (2) How can we replay the schedule to have feedback and assess the decisions made during its execution (retrospective way)? The contribution of this manuscript is threefold: (1) we propose a digital twin-based decision support system for the prospective and retrospective simulation and analysis of the operating room schedule execution, (2) we describe a standardized methodology to conceive, build and implement this tool in any surgical suite, (3) This methodology is applied to an operating room inspired by the Private Hospital of La Baie (Vivalto Santé group, France), in order to have a proof of concept allowing to simulate an operating program prospectively and retrospectively.