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

方法混合研究操作和智能技术以规划资源和服务的资源规划

• 批准号: RGPIN-2020-07055
• 负责人: RuizBartolome, Angel
• 金额: $ 3.13万
• 依托单位: Université Laval
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Discovery Grants Program - Individual
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2021-01-01 至 2022-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=741392
• 关键词: Approches; hybridant; la; recherche; op

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. A 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. A 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.

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