Compétences recherchées :
Nous cherchons en candidat en stage de Fin d’études Master M2, avec des compétences en Informatique, Aide à la Décision, Simulation, Génie Industriel, intéressé par appliqué ces expertises dans le domaine de la santé. Nous recherchons notamment les compétences suivantes :
- Connaissance en informatique, notamment python
- Connaissance en simulation à évènements discrets (type Arena, Anylogic, etc…)
- Compétences sur l’aide à la décision (que ce soit pour l’industrie, la santé, ou d’autres domaine).
Contexte
En France, plus de 200 000 prothèses de hanche ou de genou sont mises en place chaque année pour améliorer les capacités fonctionnelles des patients souffrant de problèmes d’arthrose. Le vieillissement de la population, l’augmentation de la demande fonctionnelle des patients et l’augmentation de l’incidence de l’obésité sont des facteurs susceptibles d’accroitre cette chirurgie, y compris chez des patients plus jeunes (1,2). Douleurs et fonctionnalités sont les facteurs les plus importants pour l’évaluation de la qualité de vie des patients pris en charge (3,4).
La prise en charge des patients nécessitant une chirurgie pour mise en place d’une prothèse de hanche ou de genou s’étend sur une année. Elle mobilise de nombreux professionnels tels que chirurgiens, anesthésistes, médecins généralistes, infirmières, kinésithérapeutes tout au long du parcours à la fois dans un contexte hospitalier et dans contexte non hospitalier. Si les résultats des arthroplasties de hanche et de genoux sont globalement satisfaisants, les périodes pré et post opératoires peuvent être difficiles pour certains patients que ce soit sur le plan psychologique, sur le plan rééducatif (5, 6) ou enfin plus généralement sur le plan organisationnel. Ce parcours relativement standardisé sur le plan médical et protocolaire peut rencontrer de grandes variabilités en fonction du profil du patient, de son origine géographique et tout particulièrement de la disponibilité des professionnels intervenants dans ce parcours et présents sur les territoires concernés. En effet, cette prise en charge se heurte actuellement à une densité en professionnels inhomogène sur le territoire ce qui peut potentiellement ne pas permettre de répondre parfaitement à toutes les situations et donc compromettre le résultat médical final .
Objectifs du travail
Partant des patients pris en charge à la clinique Mutualiste de Saint Etienne, groupe Aesio Santé, sur une année pour mise en place d’une prothèse de hanche ou de genou, et des informations connues sur la densité des professionnels, l’objectif du travail consistera à créer un ensemble de modèles permettant de réaliser une analyse comparative quantifiée de différents modes d’organisation des prises en charge des patients, en vue d’une personnalisation des patients. En utilisant les techniques de simulation et digital twin, il s’agit de construire un Système d’Aide à la Décision permettant d’éclairer objectivement les décideurs sur l’amélioration des processus de prise en charge des patients:
- établir un système d’indicateurs de performance, pertinent pour les décideurs concernés. Le choix du modèle économique associé au parcours patient est l’une des dimensions à analyser. Elle doit cependant être prise en compte conjointement à d’autres points de vue de performance. Les indicateurs pourront concernés la satisfaction du patient (ex : taux de personnalisation, délais de traitement, coûts…), la régulation des charges (Taux de charge moyen, Flexibilité résiduelle, Niveau de collaboration territoriale,…), les équilibres économiques des acteurs de la santé.
- établir un modèle simple de cartographie des ressources professionnelles potentiellement impliquées sur le territoire, permettant un dimensionnement quantitatif et statique de la prévision globale de charge à l’échelle du territoire. Ce dimensionnement prendra en compte les variabilités liées aux flux de patients et à leur profil de prise en charge. Les dimensionnements de plusieurs scénarios alternatifs d’organisation de la prise en charge pourraient alors être comparés.
- élaborer un modèle Digital twin (simulation dynamique) susceptible de proposer des améliorations potentielles dans l’organisation du parcours de soin en tenant compte de différentes innovations émergentes. Les nouvelles technologies comme des applications de suivi du parcours et la télémédecine peuvent s’avérer un moyen intéressant pour pallier un déficit en professionnels ou pour servir de complément à cette prise en charge en proposant un suivi adapté à chaque situation (7). Il s’agira donc d’établir plusieurs scénarios alternatifs pour l’organisation de la prise en charge. La simulation évènementielle dynamique permettra de représenter des problématiques de synchronisation et d’incertitudes liés aux traitements des patients. Le modèle de simulation permettra une analyse comparative des différentes dimensions de performances des scénarios de prise en charge des patients.
