CETAF CIFRE

Thèse CIFRE de Nilson Sebastian HERAZO PADILLA
Modélisation, évaluation et optimisation du parcours de prévention des personnes âgées

Cette thèse vise à modéliser, évaluer et optimiser l’examen de prévention en santé (EPS) ainsi que le parcours
de prévention des consultants des centres d’examen en santé (CES) de l’assurance maladie. Des outils
d’aide à la décision sont proposés pour, à partir de données de prévention, proposer une offre ainsi qu’un
parcours de prévention personnalisés. Un ensemble d’examens personnalisé est aussi proposé aux consultants
des CES. Pour cela, nous proposons une approche hiérarchique à quatre phases basée sur des méthodes de
machine learning, d’inférence bayésienne et d’optimisation combinatoire. Dans la première phase des profils
populationnels sont déterminés. La deuxième phase utilise l’inférence bayésienne pour estimer les probabilités
d’appartenance à un profil et de risque d’une pathologie. Dans la troisième phase les probabilités sont
générées pour chaque consultant afin d’adapter les paramètres du modèle aux caractéristiques de la population
analysée. Enfin la quatrième phase permet la rationalisation et optimisation de la gamme d’examens.
Une évaluation de l’EPS est réalisée et une analyse des bénéfices de l’offre de prévention dans le parcours
des consultants est présentée. Nous proposons un ensemble de recommandations pour l’amélioration du
recrutement et l’opérationnalisation des offres de dépistage, orientation ainsi que d’éducation en santé et
thérapeutique. Les résultats montrent également que des potentielles économies pour le système de santé
sont possibles.