Academic literature on the topic 'Systèmes d'aide à la décision clinique – Cardiologie'

Dans ce projet de recherche financé en contrat CIFRE avec GE Healthcare, on cherche a prédire les épisodes cardio-vasculaire adverses majeurs (ECAM), c’est à dire typiquement les embolies et les anévrismes dans l’aorte et les artères coronaires, qui donnent lieu a une respectivement à une interruption catastrophique du flux sanguin vers le coeur et donc un infarctus, ou à une hémorragie interne. Les deux types d’épisodes sont extrêmement graves. Lorsqu’un patient est hospitalisé pour une alerte reliée à ces épisodes, il va subir un examen scanner X, injecté ou non, plus ou moins invasif. Un objectif majeur de cette recherche est d’utiliser au mieux l’information obtenue sous forme d’images 3D ainsi que l’historique du patient pour éviter de soumettre le patient à des examens inutiles, invasifs ou dangereux, tout en garantissant le meilleur résultat clinique. Les méthodologies proposées reposeront sur des techniques d’analyse et traitement d’image, de vision par ordinateur et d’imagerie médicale qui seront développée en partenariat entre GE Healthcare et le laboratoire Centre de Vision Numérique (CVN) de CentraleSupélec
This research project is expected to be financed by a CIFRE scholarship in collaboration between GE Healthcare and CentraleSupelec. We are seeking to predict Major Adverse Cardiovascular Events (MACE). These are typically embolism and aneurisms in the aorta and the coronary arteries, that give rise respectively to interrupted blood flow to the heart and so a risk of infarctus, or major hemorrhage. Both are life-threatening. When a patient is brought to hospital for an alert (angina, etc), they will undergo an X-ray CAT scan, which can be more or less invasive. A major objective of this research is to utilize as well as possible the available information in the form of 3D images together with patient history and other data, in order to avoid needless, invasive, irradiating or dangerous exams, while simultaneously guaranteeing optimal care and the best possible clinical outcome. The proposed methodologies include image analysis, image processing, computer vision and medical imaging procedures and methods, that will be developed in partnership between GE Healthcare and the CVN lab of CENTRALE SUPELEC

L'Intelligence Artificielle a d'emblée montré un grand intérêt pour le domaine médical et les Systèmes Experts ont largement abordé les problèmes inhérents à la pratique courante en Médecine. L'application présentée dans le cadre de ce travail aborde la Recherche Clinique en Cancérologie. Une présentation détaillée de cet univers permet d'apprécier l'importance des difficultés rencontrées par les Cliniciens dans le cadre de leur activité. Deux types complémentaires de Systèmes Experts sont développés: pour l'aide à la Décision Thérapeutique et pour l'aide à l'Inclusion de Patients dans les Etudes Cliniques en cancérologie. La validation de la qualité des avis proposés par le module d'Aide à la Décision Thérapeutique a abouti à un résultat global de plus de 85% de réponses conformes avec celles proposées par les Experts, après une évaluation initiale de l'ordre de 80%. Nous avons par ailleurs montré qu'il était possible d'enrichir simplement l'expertise prise en compte, en étendant celle-ci à des pathologies non abordées dans le modèle initial. Enfin, en nous basant sur l'organisation des Bases de Connaissances mises en œuvre et à partir de l'identification de la structuration de la démarche thérapeutique des Experts, nous proposons un modèle conceptuel de représentation de cette démarche. Ce modèle, décomposé en trois étapes de résolution, traduit l'expertise exprimée par les Médecins lorsqu'ils mettent en pratique leurs compétences
The medical field and the doctors' usual practice showed an early interest for Artificial Intelligence (A. I. ). The application presented in this piece of work tackles the question of A. I. Within the field of Clinical Research in Oncology. A full presentation of this specific field of research gives a good appreciation of the difficulties met by the clinicians within the frame of their activity. The expert programs of this application are developed to provide an aid for therapeutic decision as well as for the inclusion of patients in Clinical Studies in Oncology. The validation of the quality of the proposed decisions made by the therapeutic decision aided system led to a global result that is 85% conform to the experts proposed decisions after an initial evaluation of about 80%. We also demonstrate that it is possible to improve the expertise by simply extending it to some pathologies that were not taken into account by the initial model. Finally, on the ground of the organization of the knowledge databases that were used, and from the identification of the structuration of the therapeutic proceeding of the experts, we propose a conceptual model of this proceeding representation. This model, decomposed in 3 stages of resolution, translates the doctors expressed expertise while putting their shills in practice

La médecine fondée sur les preuves a permis de formaliser des guides de pratique clinique qui définissent des flux de travail et des recommandations à suivre pour un domaine clinique concis. Ces guides se sont construits dans le but de standardiser les soins de santé et d'obtenir les meilleurs résultats possibles pour les patients. Néanmoins, les médecins n’adhèrent pas toujours à ces directives en raison de diverses limitations cliniques et de mise-en-œuvre. D’une part, les médecins n’ont pas toujours familiarisés ou en accord avec les lignes directrices des guides de pratique clinique, doutant ainsi de leur efficacité et des résultats attendus par rapport aux pratiques antérieures. D'autre part, maintenir ces guides à jour en incluant les dernières preuves établies requiert une gestion continue d’une documentation établie sur support papier. Les systèmes d'aide à la décision clinique sont ainsi proposés comme aide durant le processus de prise de décision clinique, par la mise en œuvre informatisée des guides pour promouvoir leur consultation et l’adhésion des médecins. Bien que ces systèmes aident à améliorer la conformité des guides, il subsiste certains obstacles hérités des guides sur support papier qui ne sont pas résolus avec leur mise en œuvre informatisée, comme le traitement des cas complexes non-définis dans les directives ou le manque de représentation d'autres facteurs externes qui peuvent influer sur les traitements fournis et faire dévier des recommandations des guides (c.-à-d. les préférences du patient). La présente thèse propose un système avancé d'aide à la décision clinique pour faire face aux limitations du soutien purement basé en guides et aller au-delà des connaissances formalisées en analysant les données cliniques, les résultats et les performances de toutes les décisions prises au fil du temps. Pour atteindre ces objectifs, une approche de modélisation des connaissances et performances cliniques de manière sémantique validée et informatisée a été présentée, en s'appuyant sur une ontologie et avec la formalisation du concept d'Événement Décisionnel. De plus, un cadre indépendant du domaine a été mis en place pour faciliter le processus d'informatisation, de mise à jour et de mise en œuvre des guides de pratique clinique au sein d'un système d'aide à la décision clinique afin de fournir un soutien clinique à pour chaque patient interrogé. Pour répondre aux limites des guides, une méthodologie permettant d’augmenter les connaissances cliniques en utilisant l'expérience a été présentée ainsi qu'une évaluation de la performance clinique et de la qualité au fil du temps, en fonction des différents résultats cliniques étudiés, tels que l'utilisabilité et la fiabilité clinique derrière les connaissances cliniques formalisées. Enfin, les données du monde réel accumulées ont été explorées pour soutenir les cas futurs, promouvoir l'étude de nouvelles hypothèses cliniques et aider à la détection des tendances et des modèles sur les données à l'aide d'outils d'analyse visuelle. Les modules présentés ont été développés et mis en œuvre dans leur majorité dans le cadre du projet européen Horizon 2020 DESIREE, dans lequel le cas d'utilisation était axé sur le soutien des unités de soins du sein au cours du processus décisionnel pour la prise en charge des patientes atteintes d'un cancer du sein primaire, en effectuant une validation technique et clinique sur l'architecture présentée, dont les résultats sont présentés dans cette thèse. Néanmoins, certains des modules ont également été utilisés dans d'autres domaines médicaux tels que le développement des guides de pratique clinique pour le diabète gestationnel, mettant en évidence l'interopérabilité et la flexibilité du travail présenté
Evidence-Based Medicine has been formalized as Clinical Practice Guidelines, which define workflows and recommendations to be followed for a given clinical domain. These documents were formalized aiming to standardize healthcare and seeking the best patient outcomes. Nevertheless, clinicians do not adhere as expected to these guidelines due to several clinical and implementation limitations. On one hand, clinicians do not feel familiar, agree with and or are unaware of guidelines, hence doubting their self-efficacy and outcome expectancy compared to previous or more common practices. On the other hand, maintaining these guidelines updated with the most recent evidence requires continuous versioning of these paper-based documents. Clinical Decision Support Systems are proposed to help during the clinical decision-making process with the computerized implementation of the guidelines to promote their easy consultation and increased compliance. Even if these systems help improving guideline compliance, there are still some barriers inherited from paper-based guidelines that are not solved, such as managing complex cases not defined within the guidelines or the lack of representation of other external factors that may influence the provided treatments, biasing from guidelines’ recommendations (i.e. patient preferences). Retrieving observational data and patients’ quality of life outcomes related to the provided healthcare during routine clinical practice could help to identify and overcome these limitations and would generate Real World Data representing the real population and going beyond the limitations of the knowledge reported in the Randomized Clinical Trials. This thesis proposes an advanced Clinical Decision Support System for coping with the purely guideline-based support limitations and going beyond the formalized knowledge by analyzing the clinical data, outcomes, and performance of all the decisions made over time. To achieve these objectives, an approach for modeling the clinical knowledge and performance in a semantically validated and computerized way has been presented, leaning on an ontology and the formalization of the Decisional Event concept. Moreover, a domain-independent framework has been implemented for easing the process of computerizing, updating and implementing Clinical Practice Guidelines within a Clinical Decision Support System in order to provide clinical support for any queried patient. For addressing the reported guideline limitations, a methodology for augmenting the clinical knowledge using experience has been presented along with some clinical performance and quality evaluation over time, based on different studied clinical outcomes, such as the usability and the strength of the rules for evaluating the clinical reliability behind the formalized clinical knowledge. Finally, the accumulated Real World Data was explored to support future cases, promoting the study of new clinical hypotheses and helping in the detection of trends and patterns over the data using visual analytics tools. The presented modules had been developed and implemented in their majority within the European Horizon 2020 project DESIREE, in which the use case was focused on supporting Breast Units during the decision-making process for Primary Breast Cancer patients management, performing a technical and clinical validation over the presented architecture, whose results are presented in this thesis. Nevertheless, some of the modules have been also used in other medical domains such as Gestational Diabetes guidelines development, highlighting the interoperability and flexibility of the presented work

Les recommandations pour la pratique clinique sont des propositions développées pour aider le praticien dans sa décision concernant le caractère approprié des soins dans des circonstances cliniques données. L'élaboration de recommandations en situation d'incertitude scientifique repose sur l'avis d'experts et conduit à des recommandations discordantes dont la validité est controversée. Ce travail expérimente une méthode de développement ascendant de recommandations à partir des données d'une enquête épidémiologique, dans le cadre de la prévention de la maladie thrombo-embolique veineuse. Cette méthode pallie le défaut de connaissances scientifiques robustes par la formalisation des règles décisionnelles sous-jacentes aux pratiques cliniques observées. Elle utilise pour cela les arbres d'induction. La pertinence des règles décisionnelles est illustrée par la fréquence d'un indicateur de santé dans les sous-groupes de patients correspondants. Cette méthode limite la subjectivité liée à l'avis d'experts dans le processus de développement et accroît la validité présumée des recommandations. L'étude d'impact des recommandations a documenté leur efficacité sur les pratiques cliniques et la prévalence des thromboses veineuses profondes
Clinical practice guidelines are systematically developed statements to assist practitioner decisions about appropriate health care for specific clinical circumstances. When robust scientific evidence is lacking, clinical guidelines are derived from expert opinion. This leads to inconsistent guidelines which vary in their advice. This thesis reports the implementation of an ascending method of guideline development based on observational data in the case of prevention for venous thromboembolism. This method reduces the scientific uncertainty by extracting clinical decision rules from physician practice data. For this purpose, we used classification and regression tree methods. The accuracy of the clinical decision rules was illustrated by the rate of an outcome measure in the corresponding subsets of patients. This method reduces expert subjectivity in the process of development and increases the expected validity of the guidelines. Finally, we have demonstrated the impact of these guidelines on both physician practices and deep vein thrombosis, through a before-and-after study design

Les grandes bases de Données médicales longitudinales non cliniques permettent de décrire la prise en charge réelle des patients et d’évaluer les pratiques des professionnels de santé sur une longue période de temps et en tenant compte des interactions des différents facteurs relatifs à l’état de santé du patient et à l’utilisation du système de soins. Leur utilisation est plus particulièrement intéressante pour analyser les stratégies développées pour traiter une maladie chronique, leurs résultats et leur impact économique. De par la densité de l’information et le mode de recueil, ces bases de données constituent une source d’information aussi importante que difficile à manipuler. Leurs utilisations croissantes posent une série de défis méthodologiques, plus particulièrement lorsqu’il s’agit de décrire les différentes trajectoires thérapeutiques des patients atteints d’une maladie chronique car de nombreux évènements fortuits peuvent cacher les tendances clés. Aujourd’hui encore, il n’existe pas de réel consensus et peu de transparence sur les méthodes à utiliser. L'objectif de cette thèse est multiple: Apprécier les limites et avantages de l’utilisation des bases de données dans la description des différentes trajectoires pharmaco-thérapeutiques des patients atteints d’une maladie chronique dans le système de soin et proposer des pistes de méthodologies adaptées. Deux types de bases de données longitudinales sont considérés: (1) Les bases de données d’assurance maladies ; (2) Les bases de données de prescription issues du recueil informatique lors des consultations chez le généraliste. Une première partie présente d’une part, les différents types de prises en charge médicamenteuses des patients atteints d’une maladie chronique, définitions nécessaires pour bien caractériser les trajectoires thérapeutiques de ces patients, et d’autre part, les bases de données longitudinales non cliniques, leur utilité et leur fonctionnement. Une deuxième partie permet, au travers de plusieurs analyses de bases de données sur des pathologies chroniques diverses, de mieux comprendre aussi bien l’utilité, les forces et les limites de ces bases de données pour décrire le parcours pharmaco-thérapeutique du patient. L’intérêt de ces travaux ne réside pas dans le caractère explicatif ou prédictif des résultats, qu’ils soient économiques ou cliniques, mais plutôt dans la démarche méthodologique, largement mise en avant dans ces exemples. Différentes méthodologies et algorithmes de définition des trajectoires pharmaco thérapeutiques ont été développés au cours de ces analyses. Ces algorithmes sont comparés et discutés. La dernière partie s’appuie sur ces recherches pour (1) énumérer les difficultés et les embuches à éviter dans l’utilisation des bases de données médicales longitudinales non cliniques (ou de vie réelle) lorsqu’il s’agit de caractériser le parcours pharmaco-thérapeutique du patient et le comportement du patient au sein du système de santé (2) démontrer l’intérêt d’une approche globale simple et transparente, reflétant la réalité de manière globale, et non individuelle, pour décrire les différentes stratégies médicamenteuses de patients atteints d’une maladie chronique. Ces travaux mettent en évidence la nécessité de progrès dans la manipulation des données pour que les mesures d’efficacité en vie réelle puissent prendre une place importante dans le développement des médicaments. Une méthodologie adaptée à la problématique et au contexte (maladie, option thérapeutique) peut offrir aux utilisateurs des bases de données médicales longitudinales une photographie globale juste et relativement précise des différentes trajectoires possibles des patients dans le parcours de soins à condition que cet outil soit simple et transparent
Large longitudinal and non-clinical medical databases allows researchers to describe the patient healthcare management and healthcare provider practices in real life setting over a long period of time taking into account interactions of various factors relating the patient health status and the health care system characteristics. Due to the quantity of information available and the data collection methods used, the large longitudinal databases are a source of information as important as difficult to handle. Their increasing uses pose a series of methodological challenges, especially when it comes to identifying and observing treatment pathways in patients with a chronic disease, as many incidental events may hide the key trends. The task is complex and there is still no consensus and a lack of transparency about the methods to use. The objective of this thesis is multiple: appraise the limits and advantages of using longitudinal databases in the description of pharmaco-therapeutic pathways of patients in healthcare systems and propose potential appropriate methodologies. Two types of longitudinal databases are considered as part of the thesis: (1) administrative claim databases insurance, (2) Primary and/or secondary care databases including data collected during visits or hospitalisations. A first part describes the different types of therapeutic management for patients with a chronic disease and presents the large longitudinal and non-clinical medical databases, their utility and function. Various comparative studies on chronic diseases are presented in the second part. It enables to understand the strengths and limitations of these databases to describe the treatment pathways. Each analysis has led to the use of a global approach and to the development of different methodologies and algorithms of definition of the treatment pathways. Those methods are criticised and compared. Based on this researches, the last part (1) enumerate the problems and pitfalls to avoid while using large longitudinal and non-clinical medical databases to characterise treatment pathways of patients with chronic disease (2) demonstrate the benefits of a simple and transparent global approach, reflecting the reality globally, not individually, to describe the different pharmaco-therapeutic strategies. These works lead to the conclusion that real-word efficacy assessments using large longitudinal databases can play an important role in drug development process in chronic disease, but this will only be possible through gradual progress and greater transparency in data handling. A methodology adaptable to the objective, the variable of interest, the disease characteristics and the treatment specificities can provide investigators a clear representation of the different possible treatment pathways, provided that this tool is simple and transparent

Les travaux réalisés dans cette thèse proposent une aide à la décision pour améliorer la qualité de l’apprentissage. L’apprentissage scolaire englobe deux dimension; une dimension humaine et une dimension pédagogique. La dimension humaine inclut l’apprenant et l’enseignant. La dimension pédagogique, représentée par le programme fixé par l’établissement éducatif, correspond au savoir. Ce dernier va se transformer en connaissance chez l’apprenant. Les deux notions de connaissance et savoir sont donc tout à fait différentes. La distance entre les deux représente la distance entre ce que l’enseignant présente (le savoir) et ce que l’apprenant acquière (la connaissance). La qualité de l’apprentissage concerne les apprenants qui vont à l’école pour acquérir le savoir. En fait, apprendre consiste à intérioriser le savoir. Cette intériorisation demande des efforts pour un changement intellectuel persévérant et exige une continuité basée sur les expériences antérieures. L’acquisition du savoir et sa transformation en connaissance par l’apprenant sont influencées par plusieurs facteurs qui interviennent positivement ou négativement sur la quantité et la qualité de cette connaissance. Il peut résider chez l’apprenant une confusion entre les deux notions qui peut l’amener à valoriser ou ignorer sa connaissance. Le processus de construction des connaissances par le savoir diffusé exige une constante mise en œuvre de procédures d’évaluation. Le processus d’évaluation apprécie alors la structure de la connaissance pour prendre des décisions destinées à la faire évoluer. Cependant, lors d’une évaluation, la confusion entre connaissance et savoir peut amener l’apprenant à valoriser le score, négligeant ainsi le regard qu’il pourrait porter sur les processus de transformation des connaissances au profit d’une restitution la plus fidèle possible du savoir. Cette confusion peut être mise en évidence pourvu que l’évaluation intègre une dimension processuelle. Dès lors, l’évaluation peut être mieux associée à des actions d’amélioration et de transformation des connaissances. L’évaluation peut alors être abordée dans une logique d’aide à la décision. Dans ce travail nous montrerons donc qu’une situation d’apprentissage s’apparente à une situation d’aide à la décision
The research realized in this thesis proposes a decision support to improve the quality of learning. The learning includes two dimensions; human dimension and pedagogic one. The human dimension includes the learner and the teacher. The pedagogic dimension represented in curriculum set by the educational establishment; it is the know. The learner is going to transform the know into knowledge. Thus the know and the knowledge are two notions completely different. The distance between both is the distance between what the teacher presents (the know) and what the learner acquires (the knowledge). The quality of the learning concerns the learners who go to the school to acquire the know. In fact, learning consists in interiorizing the know. This internalization requires the efforts for persistent intellectual change and demands continuity based on past experiences. The acquisition of knowledge and its transformation into knowledge by the learner is influenced by several factors that affect positively or negatively on the quantity and quality of this knowledge. The confusion between the know and the knowledge guide the learner to value or to ignore his knowledge. The knowledge construction process by the diffused know requires an constant evaluation process. The process of evaluation then appreciates the structure of knowledge to make decisions intended to make it evolve. However, during an evaluation, the confusion between knowledge and knowledge can bring learner to value the score so neglecting the importance which he must give for the transformation knowledge process in favor of the highest possible fidelity of knowledge. This confusion can be detected provided that the evaluation includes a processual dimension. Therefore, the evaluation may be better associated with improvement actions and transformation of knowledge. Then the evaluation can be addressed in a logical decision support. Therefore In this research we demonstrate that the learning situation is a decision aiding situation

Au vu de l’impact clinique et économique des effets indésirables médicamenteux (EIM) chez les personnes âgées, leurs détections et leurs préventions sont des enjeux de santé publique. L’approche habituelle pour les limiter est la détection des prescriptions inappropriées. Néanmoins, seulement 20 à 40% des EIM sont détectés par les prescriptions inappropriées. Ces dernières années des systèmes informatisés d’aide à la décision clinique (SIAD) se sont développés. Les SIAD ont pour but d’alerter les professionnels de santé lors de situations à risque, notamment lors d’EIM. Ces systèmes sont peu développés pour le moment et ils manquent de spécificité. Il est nécessaire de s’appuyer sur la pratique clinique, telle que la révision médicamenteuse, pour enrichir ces systèmes et améliorer la pertinence des alertes.L’objectif global de cette thèse est d’analyser et de décrire les effets indésirables médicamenteux survenant au cours de situations intercurrentes chez les personnes âgées pour mieux les prévenir.Le déroulement de cette thèse se décompose en 4 grandes parties. Le premier chapitre est consacré au contexte de la détection et de la prévention des effets indésirables médicamenteux chez les personnes âgées. Les chapitres 2 et 3 sont consacrées aux études sur les hyperkaliémies et les insuffisances rénales aiguës secondaires à des médicaments. Ces études montrent que les EIM surviennent essentiellement dans un contexte aigu associant les médicaments et les facteurs précipitants. Enfin le dernier chapitre sera consacré à un état des lieux et à une étude sur la création de règles clinique à implémenter dans un SIAD et les difficultés rencontrées
The prevention of adverse drug reactions (ADR) in older patients is a major public health issue due to their clinical and economic impacts. Studies that aimed at preventing these ADR focus mainly on so-called inappropriate prescriptions, i.e. with a negative benefit-risk ratio (validated standards). However, more than half of ADR are due to appropriate prescriptions, i.e. those that meet the recommendations of good practice, and are well tolerated by the patient.The objective of this thesis is to describe the mechanisms by which appropriate and tolerated chronic prescriptions are the source of ADR in older patients during intercurrent situations.This thesis is based on a historical cohort of more than 14,000 hospital stays in older patients (≥ 75 years old), established during the European PSIP project. Risk situations secondary to medication were automatically detected and then read back via the Scorecards® interface (independent double proofreading). We describe the results of 3 studies: (1) analysis of hospital hyperkalemia secondary to drugs; (2) analysis of community acute kidney injury secondary to drugs; (3) creation of risk profiles of hyperkalemia secondary to drugs for integration into a computerized decision support system

Au sein d’un établissement hospitalier, le bloc opératoire représente un des secteurs les plus emblématiques et les plus coûteux. Le fonctionnement du bloc opératoire est orchestré par un programme opératoire qui consiste à construire un planning prévisionnel des interventions chirurgicales à réaliser pendant un horizon donné. La littérature abondante sur le sujet est unanime sur le fait que la construction du programme opératoire est une tâche complexe, car il s’agit non seulement de planifier et d’ordonnancer les interventions, mais aussi de satisfaire des exigences souvent antagonistes. Ce projet est le fruit d’une collaboration entre la Communauté d’Agglomération de Sarreguemines Confluences et la Région Lorraine, des membres du secteur hospitalier (Hôpital Robert Pax de Sarreguemines) et l’équipe Gestion Industrielle et Logistique (GIL) du Laboratoire de Génie Industriel, de Production et de Maintenance (LGIPM). L’objectif de cette recherche est d’apporter une aide aux gestionnaires du bloc opératoire, qui ont besoin de plus en plus des méthodes et des outils d’aide à la décision en vue d’optimiser leur fonctionnement. Pour répondre à ce besoin nous nous intéressons dans la première partie de cette thèse à la gestion des opérations électives en prenant en compte différentes contraintes et en particulier la disponibilité des chirurgiens. Nous nous plaçons dans le contexte d’une stratégie « open scheduling » et nous proposons deux modèles mathématiques permettant d’élaborer le programme opératoire. La complexité des modèles mathématiques et leur explosion combinatoire rendent difficile la recherche de l’optimum pour des tailles réalistes. Ceci nous a donc amené à proposer une heuristique constructive utilisant le modèle proposé et permettant d’obtenir des solutions là où la méthode exacte ne nous le permettait pas. Dans la seconde partie de cette thèse, nous considérons l’intégralité du processus opératoire (brancardage vers le bloc opératoire, préparation et anesthésie, acte chirurgicale et réveil). Nous modélisons ce processus comme un flow shop hybride à 4 étages avec contrainte de blocage de type RSb, et nous le résolvons à l’aide d’un algorithme génétique dont l’objectif est de synchroniser toutes les ressources nécessaires, en respectant au mieux le programme opératoire prévisionnel. Outre les opérations électives, nous nous intéressons dans la dernière partie aux opérations urgentes. Nous proposons un outil d’aide à la décision pour la gestion des opérations urgentes. En prenant en considération la pathologie et la gravité de l’état du patient, nous distinguons principalement 3 degrés d’urgences et proposons pour chacune un algorithme permettant d’intégrer en temps réel ces opérations dans le programme prévisionnel, tout en minimisant différents critères (temps d’attente avant affectation, heures supplémentaires, décalage par rapport aux anciennes dates de débuts)
The operating theater is one of the most critical and expensive hospital resources. Indeed, a high percentage of hospital admissions are due to surgical interventions. Rising expenditures spur health care organizations to organize their processes more efficiently and effectively. This thesis is supported by the urban community of Sarreguemines-France and the region of Lorraine-France, and is carried out in collaboration with the Centre Hospitalier de Sarreguemines - Hôpital Robert Pax. In the first part of this work, we propose two mathematical programming models to help operating theater managers in developing an optimal operating rooms scheduling. We also propose a constructive heuristic to obtain near optimal results for realistic sizes of the problem. In the second part of our work, the whole scheduling process is modeled as a hybrid four-stage flow shop problem with RSb blocking constraint, and is solved by a genetic algorithm. The objective is to synchronize all the needed resources around the optimal daily schedule obtained with the proposed mathematical model. The last part of our work is dedicated to non-elective surgeries. We propose a decision support tool, guiding the operating room manager, to handle this unpredictable flow of patients. Non-elective patients are classified according to their medical priority. The main contribution of the proposed decision support tool is to provide online assignment strategies to treat each non elective patient category. Proposed assignments are riskless on patient’s health. According to non-elective surgery classes, the proposed adjusted schedule minimizes different criteria such as patient’s waiting time, deviation from the firstly scheduled starting time of a surgery and the amount of resulting overtime

Les Technologies de l’Information en Santé (TIS) sont de plus en plus utilisées pour améliorer la qualité des soins et la sécurité du patient. Cependant, certains problèmes d’utilisabilité peuvent amenuiser leur impact et peuvent même induire de nouveaux problèmes dont la mise en danger du patient. Pour éviter ces effets négatifs, il est notamment nécessaire d’améliorer l’utilisabilité des TIS ce qui requiert l’application de connaissances d’utilisabilité éprouvées. Les connaissances en utilisabilité appliquée aux TIS sont rares, éparpillées à travers diverses supports et peu utilisables. Par ailleurs, leur couverture en termes de problèmes d’utilisabilité est peu connue. Ce travail a deux objectifs: (i) participer à l’amélioration de l’accumulation de la connaissance en utilisabilité pour les TIS, (ii) fournir une connaissance structurée sur l’utilisabilité des TIS et dont la couverture est établie. Le domaine d’application est celui des systèmes d’alerte médicamenteux.Méthode. Deux analyses indépendantes de la littérature ont été menées : d’un côté, identifier et organiser les problèmes d’utilisabilité des systèmes d’alerte médicamenteux ainsi que leurs conséquences ; de l’autre, identifier et synthétiser les principes d’utilisabilité spécifiques à ces systèmes. Les résultats de ces analyses ont été croisés afin de connaitre la couverture desdits principes en termes de problèmes d’utilisabilité.Résultats. La revue systématique a identifié 13 types de problèmes d’utilisabilité dans les systèmes d’alerte médicamenteux. Les conséquences de ces problèmes sur le clinicien et son système de travail sont variées et ont un grand pouvoir de nuisance (e.g., fatigue, erreur d’interprétation). Au total, 63 principes d’utilisabilité permettent de rendre compte de tous les problèmes d’utilisabilité identifiés. Ils sont organisés en 6 thèmes : améliorer le ratio signal-bruit, être en adéquation avec l’activité des cliniciens, supporter le travail collaboratif, afficher les informations pertinentes, rendre le système transparent et fournir des outils utiles. Le croisement des deux ensembles de données révèle une bonne correspondance entre les principes d’utilisabilité énoncés et les problèmes d’utilisabilité réellement observés.Discussion. Une liste structurée des principes d’utilisabilité illustrés par des exemples réels de leur violation a été développée à partir de ce travail. Cette liste peut aider les concepteurs et les experts en Facteurs Humains à comprendre et à appliquer les principes d’utilisabilité durant la conception et l’évaluation de systèmes d’alerte médicamenteux. L’utilisabilité appliquée aux TIS est une discipline relativement récente qui souffre d’un déficit de structuration et de capitalisation de ses connaissances. Ce travail montre qu’il est possible d’accumuler et de structurer les données d’utilisabilité des TIS. Ce travail pourrait être poursuivi en développant une base de connaissance en utilisabilité appliquée aux TIS afin de tendre vers une « utilisabilité fondée sur les preuves »
Health Information Technology (HIT) is increasingly implemented to improve healthcare quality and patient safety. However, some usability issues may reduce their impact and even induce new problems (including patient safety issues). To avoid those negative outcomes, amongst other actions, HIT usability must be improved. This action requires applying validated usability knowledge. However, usability knowledge applied to HIT is scattered across several sources, is not structured and is hardly usable. Moreover, its coverage regarding related usability flaws is not known. This work has two aims: (i) to participate in improving the accumulation of usability knowledge for HIT and (ii) to provide synthetic structured easy-to-use HIT usability knowledge with a clear coverage. Those aims are applied to medication alerting systems.Method.Two independent analyses of the literature have been performed. On the one hand, usability flaws and their consequences for the clinicians and the work system have been searched and organized; on the other hand, existing usability design principles specific to medication alerting systems have been synthesized. Results of both analyses have been matched together. Results.A systematic review identified 13 types of usability flaws in medication alerting systems. Consequences on the clinicians and the work system are varied: they greatly impede the clinicians and negatively impact the work system (e.g., alert fatigue, alert misinterpretation). Sixty-three usability design principles dedicated to medication alerting systems are identified. They represent six themes: improve the signal-to-noise ratio, fit clinicians’ workflow, support collaborative work, display relevant information, make the system transparent and provide useful tools. The matching between usability flaws and principles is quite good.Discussion.As a result of this work, a list of usability design principles illustrated by actual instances of their violation has been developed. It may help designers and Human Factors experts understand and apply usability design principles when designing and evaluating medication alerting systems. Usability applied to HIT is a recent research field that suffers from a deficit of structured knowledge. This work shows that it is possible to accumulate and structure usability knowledge. It could be carried on by developing a usability knowledge base dedicated to HIT in order to strive towards “evidence-based usability”

Les informations médicales recueillies dans le cadre du soin doivent être utilisables pour répondre à d’autres objectifs plus collectifs. Dans ce contexte de réutilisation des données d’un système d’information clinique pour de la recherche en épidémiologie, l’objectif de ce travail est d’étudier l’apport de l'intéropérabilité sémantique à travers un certain nombre de situations concrêtes que nous avons rencontrées et étudiées et qui illustrent la nature des problèmes de cohérence sémantiques liés au traitement des données médicales et de santé.La coexistence, à un moment donné, de plusieurs référentiels sémantiques ne doit pas être considéré comme un obstacle à l'interopérabilité. Des outils génériques peuvent être conçus et développés pour passer de façon transparente d'un composant à un autre avec aussi peu de perte d’information que possible. L’Unified Medical Language System (UMLS) est un de ses outils d’intégration sémantique. Son usage dans le cadre de ces travaux montre le caractère général de cette méthode et son potentiel pour résoudre cette classe de problèmes d’intéropérabilité sémantique.La richesse de chacune des terminologies permet, lorsqu’elles sont associées dans un même référentiel sémantique pivot, d’enrichir l’ensemble des terminologies prises individuellement pour une meilleur représentation des connaissances.L’interopérabilité sémantique améliore la disponibilité et la qualité des données réutilisables pour des recherches en santé publique. Elle permet d’enrichir les données existantes. Elle fournit les moyens d'accéder à de nouvelles sources de données, agrégées de manière valide, permettant des analyses comparatives ou des analyses plus riches
Medical information collected during clinical care must be re-used to address other more collective goals. In this context of re-using data from a clinical information system for epidemiological research, the objective of this work is to study the contribution of semantic interoperability across a number of practical situations we have met and discussed which illustrate the nature of semantic consistency problems associated with processing of medical data.Coexistence at a given time, of several semantic repositories should not be considered as an obstacle to interoperability. Generic tools can be designed and developed to move seamlessly from one component to another with as little loss of information as possible. The Unified Medical Language System (UMLS) is one of the semantic integration tools. Its use in this work shows the generality of this method and its potential for solving this class of semantic interoperability problems.The richness of each of the terminology can, when combined into a single pivot semantic repository, enrich the set of terminologies individually for a better representation of knowledge.Semantic interoperability improves the availability and quality of reusable data for public health research. It also enriches existing data. It provides access to new sources of data, aggregated in a valid manner, allowing benchmarking or richer analysis