Bernard ALEKSY 1 , Agnès BARRIER 1 , Michelle CHABROL 2 , Michel GOURGAND 2 , Sophie RODIER 2

1. Modélisation des systèmes hospitaliers : du générique au spécifique. Application à une unité de soins de médecine digestive Bernard ALEKSY1, Agnès BARRIER1, Michelle CHABROL2, Michel GOURGAND2, Sophie RODIER2 1. CHU de Clermont-Ferrand 2. LIMOS CNRS UMR 6158 GISEH 2010 2-4 septembre 2010, Clermont-Ferrand

2. Plan • Contexte et problématiques • Contexte • Problématiques • Objectifs • État de l'Art • Démarche proposée • Présentation de notre démarche et de sa mise en œuvre • Utilisation de la méthodologie ASCI appliquée au sous-domaine des unités de soins • Conception d’un outil d’aide à la décision pour le sous-domaine basé sur un modèle de simulation à événements discrets • Instanciation de notre démarche et mise en œuvre de notre outil sur un système dédié

3. Contexte et Problématiques

4. Contexte • Les unités de soins • Peuvent être nombreuses dans une même structure hospitalière • Sont généralement découpées en secteurs qui peuvent varier selon : • les fonctions des ressources humaines voire les ressources humaines elles-mêmes • les plannings horaires

5. Problématiques Nécessité pour les managers hospitaliers de connaître et comprendre leurs systèmes pour décider « Managers hospitaliers » = interlocuteurs multiples (directeur d'établissement, médecin chef de service, cadre supérieur de santé…) Systèmes hospitaliers reconnus comme des systèmes complexes Besoin de méthodes et d'outils pour appréhender cette complexité

6. Objectifs • L’objectif principal de ces outils est de pouvoir agir : • en amont sur le dimensionnement de la structure en termes d’effectif, sur la mise en place et la comparaison de règles d’organisation en termes de planning et d’affectation des ressources, de gestions des flux (humains, matériel, d’information) ; • pendant le fonctionnement du système pour faire évoluer et adapter les règles d’organisation et d’affectation des ressources et réagir aux événements aléatoires ; • en aval pour évaluer la performance du système.

7. État de l'art • Différentes méthodes issues de la recherche opérationnelle pour apporter des solutions aux principales problématiques liées aux unités de soins : • l’analyse statistique, principalement utilisée pour la planification des lits (Gorunescu et al., 2002; Nguyen et al., 2005) • la simulation (Ridge et al., 1998; Ashbi et al., 2008; Chauvet et al., 2008; Wang et al., 2009) • la théorie des réseaux de files d'attente (Gorunescu et al., 2002) • la modélisation mathématique (Akcali et al., 2006; Burke et al., 2008) • une combinaison entre plusieurs de ces méthodes (Bretthauer et Côté, 1998; Kim et al., 1999; McManus et al., 2004; Tutuncu et Nexlands, 2009) • Le niveau de finesse de la modélisation varie selon les entités considérées (ressources, activité, patient) mais ne dépasse qu’exceptionnellement le niveau mesoscopique, se contentant la plupart du temps du niveau le plus agrégé (macroscopique) pour la décomposition de l’activité  • Les ressources humaines sont rarement prises en compte • Les approches et les outils sont généralement dédiés à un système

8. Méthodologie de modélisation ASCI (Analyse, Spécification, Conception, Implémentation)

9. Démarche proposée • Utilisation de la méthodologie de modélisation appliquée aux Systèmes Hospitaliers (ASCI-SH): • Conception d'un modèle de connaissance générique pour le sous-domaine des unités de soins • Création d'une bibliothèque de composants logiciels pour le sous domaine • Proposition d'un modèle de résultats pour le sous domaine • Conception d'un outil d'aide à la décision pour le sous-domaine basé sur un modèle de simulation à événements discrets • Instanciation de notre démarche et mise en œuvre de notre outil sur un système

10. Présentation de notre démarche et de sa mise en œuvre

11. Utilisation de la méthodologie de modélisation ASCI appliquée au sous-domaine des unités de soins

12. Modèle de Connaissance générique pour le sous-domaine des unités de soins • Découpage du sous-domaine en trois sous-systèmes : • Sous-système physique (SSP) • Sous-système logique (SSL) • Sous-système décisionnel (SSD) • Aspect statique : diagramme de classes UML • Modélisation des principales entités au niveau microscopique : • les ressources matérielles • les ressources humaines • le patient • l'activité

13. Introduction de concepts permettant de faire varier le niveau de finesse de la modélisation : • Les classes « Ressource » « Type de ressource matérielle » et « Fonction de ressource humaine »  pour les ressources La classe « Zone » pour la localisation des ressources humaines et matérielles • La classe « Parcours » permet de faire varier le niveau de modélisation choisi pour le patient • Les classes « Activité » et « Traitement élémentaire » et les attributs utilisés font varier le niveau de modélisation de l’activité

14. Diagramme de classes d’analyse

15. les attributs de la classe « Traitement élémentaire » associés à chaque fonction • les règles de composition des équipes (opérateurs « et », « ou », « ou exclusif »…) • Spécification du comportement des entités • Parcours patients • Fonction des acteurs • Activités aléatoires • Aspect dynamique : Chaînes de Processus Événementielles (CPE) et arbres de fonction ARIS complétés par :

16. Ex : Règles de gestion liées à l’intervention des ressources humaines Spécification des règles de gestion

17. Bibliothèque de composants logiciels Dérivation du diagramme de classes d'analyse en diagramme de classes de conception Conception de la bibliothèque de composants logiciels pour le sous-domaine des unités de soins

19. Proposition d'un modèle de résultats pour le sous domaine

20. Conception d’un outil d’aide à la décision pour le sous-domaine basé sur un modèle de simulation à événements discrets

21. Règles de passage du modèle générique de connaissance à un modèle d’action basé sur la simulation à événements discrets

22. Sélection des composants logiciels et conception du modèle d'action

23. Interface d’entrée • Fonctions des acteurs • Parcours patient • Activités aléatoires 1 Activités • Planning des ressources • Découpage en secteurs • Affectation des ressources aux plannings et secteurs 2 Ressources humaines 3 Charge du système • Affectation des patients aux lits et aux jours Déplacements 4 • Matrice de routage

24. Interface de sortie • Résultats globaux : • occupation des lieux (lits) et des différents types de ressources humaines ; • nombres d’activités réalisées, non réalisées, en retard ; • le temps de retard des activités par rapport à leur heure de début/ de fin prévue. • Résultats détaillés : • pour chaque lieu : les temps et taux d’occupation et le nombre de prises en charge ; • pour chaque type de ressource humaine et chaque ressource humaine : les temps et taux d’occupation par lieu, par opération élémentaire ; • pour chaque patient : les temps de traitement et les temps d’attente globaux, par lieu ou par opération élémentaire.

25. Instanciation de notre démarche et mise en œuvre de notre outil sur un sur un système dédié

26. Instanciation du modèle de connaissance générique sur une unité de soins de médecine digestive Sélection des entités considérées dans le diagramme de classes d’analyse Spécification des règles de gestion Spécification du comportement des entités

27. Paramétrage de l'outil d'aide à la décision Fonctions des acteurs, parcours patient, activités aléatoires

28. Plannings des ressources, découpage en secteurs, affectation des ressources aux plannings et secteurs

29. Affectation des patients aux lits et aux jours

30. Matrice de routage

31. Résultats obtenus • Résultats obtenus à partir du paramétrage, avant le lancement de la simulation • Occupation de l'unité de soins • Répartition des patients par parcours • Répartition de la charge entre tours patients et selon les secteurs

32. Répartition de la charge par jour et par lieu

33. Résultats obtenus par la simulation • Résultats globaux sur les activités

34. Résultats détaillés sur les activités

35. Occupation des ressources humaines • taux d’occupation global des ressources par type de ressource ; • taux d’occupation global et détaillé des ressources par planning ; • taux d’occupation global et détaillé des ressources par secteur… • Trace de la simulation

36. Conclusion Méthodologie ASCI-SH a permis de concevoir un modèle de connaissance générique du sous-domaine des unités de soins instanciable sur tout système du sous-domaine Conception d'un outil d'aide à la décision totalement paramétrable et couvrant l'ensemble des horizons temporels Démarche générique permettant également de prendre en compte les spécificités du sous-domaine

37. Merci de votre attention 37

38. Typologie du sous-domaine des unités de soins MOSIM’10 10 au 12 mai 2010 - Hammamet - Tunisie