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Connaissance et optimisation de la prise en charge des patients

la science des réseaux appliquée aux parcours de soins

Type de document : Thèse
Langue : français

Responsabilité(s) :


Responsabilité(s) secondaire (s) :
Université de soutenance : Université de Technologie de Compiègne

Numéro national de thèse : 2018COMP2445

Année de publication : 2018


Discipline : Connaissance, Organisation et Systèmes Techniques : Unité de recherche COSTECH (EA-2223)

Sujets :


Mots clés :

Résumé(s) :

  • En France, la nécessaire rationalisation des moyens alloués aux hôpitaux a abouti à une concentration des ressources et une augmentation de la complexité des plateaux techniques. Leur pilotage et leur répartition territoriale s avèrent d autant plus difficile, soulevant ainsi la problématique de l optimisation des systèmes de soins. L utilisation des données massives produites pas ces systèmes pourrait constituer une nouvelle approche en matière d analyse et d aide à la décision. Méthode : A partir d une réflexion sur la notion de performance, différentes approches d optimisation préexistantes sont d abord mis en évidence. Le bloc opératoire a été choisi en tant que terrain expérimental. Suit une analyse sur une fusion d établissements en tant qu exemple d une approche d optimisation par massification.Ces deux étapes permettent de défendre une approche alternative qui associe l usage de données massives, la science des réseaux et la visualisation des données sous forme cartographique. Deux sets de séjours en chirurgie orthopédique sur la région ex-Midi-Pyrénées sont utilisés. L enchainement des séjours de soins est considéré en tant en réseau de données. L ensemble est projeté dans un environnement visuel développé en JavaScript et permettant une fouille dynamique du graphe. Résultats : La possibilité de visualiser des parcours de santé sous forme de graphes NŒUDS-LIENS est démontrée. Les graphes apportent une perception supplémentaire sur les enchainements de séjours et les redondances des parcours. Le caractère dynamique des graphes permet en outre leur fouille. L approche visuelle subjective est complétée par une série de mesures objectives issues de la science des réseaux. Les plateaux techniques de soins produisent des données massives utiles à leur analyse et potentiellement à leur optimisation. La visualisation graphique de ces données associées à un cadre d analyse tel que la science des réseaux donne des premiers indicateurs positifs avec notamment la mise en évidence de motifs redondants. La poursuite d expérimentations à plus large échelle est requise pour valider, renforcer et diffuser ces observations et cette méthode.
  • In France, the streamlining of means assigned hospitals result in concentration of resources ana growing complexily of heallhcare facilities. Piloting and planning (them turn out to be all the more difficult, thus leading of optimjzation problems. The use of massive data produced by these systems in association with network science an alternative approach for analyzing and improving decision-making support jn healthcare. Method : Various preexisting optimisation are first highblighted based on observations in operating theaters chosen as experirnentai sites. An analysis of merger of two hospitlas also follows as an example of an optimization method by massification. These two steps make it possible to defend an alternative approach that combines the use of big data science of networks data visualization techniques. Two sets of patient data in orthopedic surgery in the ex-Midi-Pyrénées region in France are used to create a network of all sequences of care. The whole is displayed in a visual environment developed in JavaScript allowing a dynamic mining of the graph. Results: Visualizing healthcare sequences in the form of nodes and links graphs has been sel out. The graphs provide an additional perception of' the redundancies of he healthcare pathways. The dynamic character of the graphs also allows their direct rnining. The initial visual approach is supplernented by a series of objcctive measures from the science of networks. Conciusion: Healthcare facilities produce massive data valuable for their analysis and optimization. Data visualizalion together with a framework such as network science gives prelimiaary encouraging indicators uncovering redondant healthcare pathway patterns. Furthev experimentations with various and larger sets of data is required to validate and strengthen these observations and methods.

Autre(s) titre(s):

  • Titre traduit : Understanding and optimization of patient care and services : networks science applied to healthcare pathways


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