ROSA, Recherche Opérationnelle et Santé, mardi 21 février 2017 à l'université de Lorraine (Metz)


Conférenciers invités


  • Vincent Augusto – Assistant professor
    Health Services and Heath Care Systems Engineering - École Nationale Supérieure des Mines de Saint-Étienne – LIMOS

    La recherche opérationnelle au service de l'analyse de données de santé : modélisation automatique, apprentissage et simulation de parcours de soins à partir de bases de données de santé
    Les deux dernières décennies ont été marquées par une augmentation significative des données collectées dans les systèmes d'informations. Cette masse de données rendue disponible contient des informations riches et peu exploitées, en particulier dans le domaine de la santé. Les méthodes existantes dans les domaines de l'extraction de processus, de l'exploration de données et de la modélisation mathématique ne parviennent pas à gérer des données aussi hétérogènes et volumineuses que celles de la santé. L'objectif consiste à développer une méthodologie complète pour transformer des données de santé brutes en modèles de simulation des parcours de soins cliniques. Une méthode combinant optimisation combinatoire et recherche tabou est proposée pour la découverte automatique de parcours de soin (process mining). Le modèle obtenu est enrichi par l’utilisation de techniques classiques de data mining, et une procédure pour la conversion automatique d'un modèle descriptif des parcours de soins en un modèle de simulation dynamique. Un cas d’étude sur les maladies cardiovasculaires est présenté, avec l’utilisation de la base nationale des hospitalisations entre 2006 et 2015. La méthodologie présentée dans cette thèse est entièrement réutilisable dans d'autres aires thérapeutiques et sur d'autres sources de données de santé. Une ouverture sur les techniques d'analyse des bases de données de santé grâce à la recherche opérationnelle est proposée.


  • ...













.