Optimization of resources in hospital services
Optimisation des ressources dans les services hospitaliers
Résumé
This thesis focuses on the optimization of the activities of an emergency department (ED) to improve the quality of services offered to patients. The proposed approaches are divided into two parts. The first part consists in the optimization of the ED activities. The objective is to develop a decision support system capable of optimizing human or material resources. To achieve this, we have first developed a performance-evaluation tool based on discrete event simulation. Then, we are interested in the planning and dimensioning of resources. We developed different optimization methods based on mathematical programming, simulation-based genetic algorithm approach, what-if scenario strategy and VIKOR multi-criteria analysis method. In the second part, the estimation of the average waiting time for a patient is achieved by taking into account the optimization of resources. To this end, a comparative study is performed to compare analytical forecasting methods to a simulation model-based approach with Petri nets. These methods are used to predict simultaneously the average waiting time per hour and the waiting time for each patient. The estimation will enhance the patients' comfort by reducing their stress and improving their flow.
Cette thèse traite de la problématique de l'optimisation des activités d'un service d'urgences (SU) pour améliorer la qualité de service aux patients. Les approches proposées sont décomposées en deux axes. Le premier axe consiste à optimiser les activités du SU. L’objectif est de développer un système d’aide à la décision capable d’optimiser les ressources humaines ou matérielles. Nous avons développé un outil d'évaluation de performances basé sur la simulation à évènements discrets. Ensuite, nous nous sommes intéressés à la planification et au dimensionnement des ressources. Nous avons développé différentes méthodes d’optimisation basées sur la programmation mathématique, l’algorithme génétique, la stratégie what-if scénario et la méthode d’analyse multi-critères VIKOR. Dans le deuxième axe, l’estimation du temps moyen d’attente pour un patient est réalisée en prenant en compte l’optimisation des ressources. À cette fin, une étude comparative est effectuée pour comparer les méthodes de prévision analytiques à une approche basée sur le modèle de simulation avec les réseaux de Petri. Ces méthodes sont utilisées à la fois pour prédire le temps d'attente moyen par heure et le temps d'attente pour chaque patient. L’estimation permettra de renforcer le confort des patients en réduisant leur stress et en améliorant les flux de passage.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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