Approches hybridant la recherche opérationnelle et l'intelligence artificielle pour la planification de ressources dans les réseaux de prestation de services de santé

La recherche opérarinelle a product une unaste Collection de Modèles et Approach Pour Soutenir la Surge de De Décision dans la Plans des Services de Santé.L对疾病的重要性主要体现在自然和现实的关系上，这就要求平坦化和平坦化。事实上，S代表了多方面的资源，以替代和时刻不同的方式，例如，平面化和服务多样化，这意味着不同的组织计划，以及不同的贸易。在过去的一段时间里，所有的人都能找到自己的发展轨迹，而不是S的身份，而不是病人的具体情况。这种方法适用于除平坦化适配器之外的其他系统，也不存在系统平坦化的组织结构。除了S和L的智能人工智能(IA)外，还包括性能模型和系统平坦化的构成机会。L的《技术与技术与现代的平坦化》、《S的遗嘱检验》、《S的实用技术》、《L的效率与效益》、《L的可获得性与系统性》等都是定量的。 法院与现代社会、发展与发展的关系、发展与发展的关系、平坦化与战术化的战略与策略、L·阿齐兹·S的观点和主张。从长远的角度来看，这一命题反映了现代社会的发展轨迹，分析了现代社会的未来发展趋势，并提出了一种新的算法来分析未来社会的未来发展趋势。在效果上，La volontéde Placer le Patient au Center du Système de Santéexige que le Point de vue Organizationnel soitéenggi et Complétépar la Prospects des Patients et Ses Familles，des Expersionnels等。发展与发展相结合，运用司法与L的结合，激励人们实现能力的平坦化和系统的平坦化。

La recherche opérationnelle a produit une vaste collection de modèles et approches pour soutenir la prise de décision dans la planification des services de santé. Mais l'importance croissante des maladies chroniques préoccupe de plus en plus les gestionnaires car la nature étendue et récurrente des soins à fournir requiert une planification bien différente des ressources nécessaires à celle d'épisodes ou des soins individuels. En effet, il ne s'agit de planifier la disponibilité d'une multiplicité de ressources à un lieu et moment donnée, comme c'est le cas, par exemple, de la planification des chirurgies, mais plutôt d'assurer la diversité de services impliquant différentes ressources qui constituent le plan de soins, et ça tout au long de la durée du traitement. On parlera alors de trajectoire de soins pour référer et identifier la séquence plus ou moins rigide de soins à assurer pour un patient particulier. Cette approche exige d'élargir ou d'adapter des méthodes de planification existantes ou encore de les hybrider dans une démarche systémique et intégrée. à ce titre, les récents succès de l'intelligence artificielle (IA), particulièrement dans le développement d'algorithmes d'apprentissage capables de représenter adéquatement des systèmes complexes, constituent une opportunité exceptionnelle pour renforcer et accroitre la performance des modèles de planification. L'hybridation des techniques IA et des modèles de planification nous permettront de développer des outils quantitatifs fondés sur des données probantes, pouvant être utilisés pour éclairer les décisions et améliorer l'efficacité, l'accessibilité, et la pérennité du système. à court et moyen termes, cette proposition vise à concevoir et à développer des outils d'aide à la décision pour la planification et la gestion stratégique et tactique afin de garantir l'accès aux soins de longue durée ou chroniques. Dans une perspective à long terme, la proposition cherche à démontrer que les trajectoires de soins modélisées par le biais d'archétypes livrées par des algorithmes d'analyse de données bruts peut jouer un rôle clé dans la planification de la capacité et des ressources, particulièrement dans le cas des soins variés de longue durée. La proposition ambitionne également explorer le potentiel de la décision participative comme levier d'amélioration dans la planification des services à la population. En effet, la volonté de placer le patient au centre du système de santé exige que le point de vue organisationnel soit élargi et complété par la perspective des patients et ses familles, des professionnels, etc. La décision participative tente d'intégrer harmonieusement les objectifs des différentes parties prenants au bon moment et au bon endroit dans le processus décisionnel. Le développement de cette approche devrait, combinée à une utilisation judicieuse de l'IA, inspirer une nouvelle génération d'outils pour la planification de la capacité dans les systèmes de prestation de soins.