Approches hybridant la recherche opÃ©rationnelle et l'intelligence artificielle pour la planification de ressources dans les rÃ©seaux de prestation de services de santÃ©

方法混合研究操作和智能技术，以在圣人服务预置方面规划资源

基本信息

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：
2022
资助国家：
加拿大
起止时间：
2022-01-01 至 2023-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=761856
关键词：
Approches hybridant la recherche op

项目摘要

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.

重要的是，慢性疾病的羊角面包是人们关注的重点，也是管理自然的过程和周期性的问题，需要规划制定不同时期或个人的手术规划所需资源不同。保证不同的服务资源是计划的组成部分，并且在整个过程中都没有耐心。人工智能 (IA) 的最新成功案例，特别是学徒能力算法的开发代表了系统综合体的充分性，构成了强化和促进规划模型性能的机会。法院和中术语、关于计划和管理战略和策略决策的决策和保证的建议长期或编年史中的访问。规划能力和资源，特别是长期持续时间的变化，将患者放置在健康系统中心。关注患者、家庭、专业人员等的组织观点。德维特，结合了国际法院的利用，激发了新的一代的规划和预置系统能力的规划。