Actualité - Annonce de Thèse/HDR

Date : 7 mai 2021 14:00 - Type : Thesis - Roberto BARGETTO - Visio-conférence

Planification et programmation du bloc opératoire sous contraintes de ressources matérielles et humaines

Le bloc opératoire représente une ressource critique de l'activité chirurgicale et constitue un goulot d'étranglement pour le flux des patients ainsi que le principal générateur de coût des établissements hospitaliers. Les outils d'aide à la planification de l'activité chirurgicale doivent être à la hauteur des enjeux en termes d'efficience économique, opérationnelle et de qualité des soins. Dans cette thèse, on aborde des problématiques connexes de planification du bloc opératoire en focalisant l'attention sur la programmation des procédures chirurgicales sous contraintes des ressources matérielles et humaines.
Quatre niveaux de décisions sont traités. Les stratégies de planification des jours d'intervention sont optimisées en s'appuyant sur un modèle à simulation à événements discrets qui permet de jouer sur la projection des places disponibles en amont et en val du bloc, avec les critères d'améliorer les délais d'attente et l'insertion des urgences. La planification hebdomadaire se fait en deux étapes. Un algorithme de branch-and-price-and-cut planifie les chirurgies dans les salles sous des contraintes capacitaires de ressources infirmières et en considérant des durées opératoires déterministes. Une deuxième étape affecte le personnel infirmier avec des critères plus fins de rotation de l'activité et des dépassements horaires, en tenant compte de l'incertitude des durées opératoires. Enfin, l'insertion des urgences en cours de journée est étudiée par l'optimisation d'un système dynamique stochastique de file d'attente avec plusieurs délais d'urgence. Les méthodes sont validées par des expérimentations numériques utilisant des données hospitalières réelles.

Mots clefs : Bloc opératoire, Programmation de interventions, Gestion des lits, Admission des patients, Insertion des urgence, Contrainte de ressource humaine, Affectation infirmiers, Simulation à événements discrets, Optimisation combinatoire, Optimisation stochastique.

Jury :
Prof. Dr. Arianna Alfieri, Politecnico di Torino
Prof. Dr. Olga Battaïa, KEDGE Business School
Prof. Dr. Federico Della Croce, Politecnico di Torino
Prof. Dr. Erik Demeulemeester, KU Leuven
Prof. Dr. Xiaolan Xie, Ecole des Mines de Saint-Etienne, Directeur de thèse
Dr. Thierry Garaix, Ecole des Mines de Saint-Etienne, Co-encadrant.