Planifadmission

Dans les hôpitaux publics, il arrive fréquemment que l'état médical d'un patient lui permette de sortir un samedi, dimanche ou jour férié mais que, faute de filière adaptée ce jour-là, sa sortie soit différée au lundi suivant. Cela rallonge inutilement les durées de séjour et est un facteur de désorganisation, notamment lorsque ledit patient doit être muté d'une unité de semaine à une unité d'hospitalisation complète pour le week-end. D'autre part, le jour d'admission d'un patient est fixé de manière arbitraire, et ne tient pas compte d'éléments qui permettraient de prédire sa durée de séjour.

L'objectif du projet PLANIFADMISSION est double et concerne les séjours d'hospitalisation programmée :

• tout d'abord d'identifier, pour une pathologie donnée et en un endroit donné, les déterminants de la durée de séjour connus avant l'hospitalisation (ex : âge et maladies du patient, caractéristiques de l'acte programmé, etc.), à l'aide de techniques d'intelligence artificielle
• ensuite, de proposer un outil d'aide à la planification des hospitalisation qui tienne compte de ces facteurs.

Effectivement, prédire la durée de séjour d'un patient en fonction de facteurs connus avant son admission permettra d'obtenir une sortie en semaine et, dans certains cas, de raccourcir la durée de séjour.

Ce travail permet la conception d'une application qui permet aux hôtesses, en renseignant quelques questions très simples, de visualiser les meilleurs jours du calendrier pour hospitaliser un patient donné. Cette application est diffusée gratuitement. La connaissance utilisée par cette application est obtenue par des techniques d'intelligence artificielle appliquées aux données hospitalières. Elle est contextualisée, et tient compte non seulement du lieu mais également de facteurs organisationnels.

Ce travail est mené par des chercheurs et professionnels affiliés à CEFIMIS, à l'Université Lille 2 et au groupe HPM (hôpitaux privés de la métropole).