Le 05/02/2018 par jj :
Sujet de thèse
Laboratoire LAMSADE – Université Paris Dauphine en co-tutelle avec le DIGEP (Department of Management and Production Engineering) – Politecnico di Torino, Italie
Jully Jeunet, Chargée de Recherche CNRS – HDR en sciences de gestion, Université Paris Dauphine (jully.jeunet@lamsade.dauphine.fr)
Fabio Salassa, Maître de Conférences en informatique, Politecnico di Torino, Italie (fabio.salassa@polito.it)
Depuis plusieurs années, on constate un allongement excessif des temps d’attente avant chirurgie qui résulte à la fois d’une augmentation de la demande de soins et d’une raréfaction de l’offre. Dans ce contexte, les établissements de santé affichent une préoccupation croissante pour des objectifs de maîtrise des coûts et du temps d’attente avant chirurgie. La thèse s'inscrit dans cette problématique et développera un modèle de planification des actes chirurgicaux, en s’appuyant sur les données et les contraintes d’un service de chirurgie pilote (chirurgie orthopédique) au sein d’un grand groupe hospitalier.
Optimiser la planification des chirurgies revient à déterminer pour chaque jour d’un horizon à moyen terme (en général, le mois) le nombre de patients à opérer de chaque groupe de pathologies de sorte à minimiser une fonction de coût des ressources, en respectant les contraintes de capacité disponible, de satisfaction d’une demande moyenne de soins (historique des chirurgies) et de préférence des chirurgiens. Les groupes de pathologies rassemblent des patients homogènes à la fois en termes de type d’intervention/pathologie et de consommation des ressources (lits, blocs opératoires, soins infirmiers…). Il conviendra en premier lieu de modéliser ce problème d'optimisation en tenant compte des spécificités du service de chirurgie orthopédique. Ce problème hautement combinatoire sera formulé comme un programme linéaire en nombre entiers dont la résolution nécessitera le développement d’une méthode heuristique (matheuristique ou métaheuristique). Les créneaux opératoires planifiés sur la base d’une demande moyenne et qui résultent de cette optimisation doivent ensuite être affectés à court terme (semaine) aux patients de la liste d’attente constatée, selon des règles d’allocation à élaborer mais qui devront s’appuyer sur un objectif de minimisation des temps d’attente. Enfin, une dernière étape consistera à produire un ordonnancement journalier des chirurgies dans les blocs opératoires. Les solutions du modèle seront évaluées à l'aide de plusieurs indicateurs de satisfaction des patients et d’efficacité de la gestion des ressources. Sur la base de ces indicateurs, ces solutions seront également comparées avec la programmation des chirurgies telle qu'elle est effectuée actuellement à l'hôpital.
Les candidats doivent : (i) être titulaires d’un Master 2 en informatique, recherche opérationnelle ou sciences de gestion ; (ii) posséder des compétences en programmation (C,C++, Java…) ; (iii) porter un intérêt pour la modélisation de problèmes concrets ; (iv) détenir une bonne connaissance des problèmes d'optimisation combinatoire et de leurs principales méthodes de résolution ; (v) avoir une bonne maîtrise de l'anglais ; (vi) posséder facultativement une connaissance du langage R.
Processus de sélection. Merci d’envoyer par e-mail (jully.jeunet@lamsade.dauphine.fr) un dossier de candidature comprenant : (i) une lettre de motivation (en français ou en anglais) ; (ii) les relevés de notes des deux années précédentes ; (iii) un CV en anglais ; (iv) une ou plusieurs lettres de recommandation (facultatif mais apprécié).
