Communication Dans Un Congrès Année : 2025

Optimisation de la planification opératoire par la prédiction des durées : Une application dans une clinique Belge

Résumé

L’optimisation de la planification des blocs opératoires est un enjeu stratégique pour l’efficience des ressources et la qualité des soins. Cette étude explore l’utilisation de l’apprentissage automatique pour améliorer la précision des prévisions des durées opératoires. En collaboration avec le CHC Liège, nous avons appliqué une méthodologie basée sur l’analyse de données hospitalières couvrant plus de 68 405 interventions chirurgicales. Cette approche combine différentes techniques d’apprentissage automatique afin de proposer un cadre prédictif robuste et performant. L’objectif est de fournir des prévisions fiables permettant une gestion optimisée des blocs opératoires et une meilleure allocation des ressources. L’étude propose d’intégrer de nouvelles variables cliniques et organisationnelles pour améliorer la robustesse des prédictions. Les résultats montrent une réduction notable des erreurs de prédiction et une meilleure fiabilité des estimations, permettant une gestion optimisée des blocs opératoires et une allocation fiable des ressources.

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hal-05110815 , version 1 (13-06-2025)

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  • HAL Id : hal-05110815 , version 1

Citer

Mohamed Maazoun, Margarita Naryzhnyaya, Oger Olivier, Olivier Philippe, Safa Bhar Layeb, et al.. Optimisation de la planification opératoire par la prédiction des durées : Une application dans une clinique Belge. MaDICS 2025 - 3ème édition de l'Action TIDS (Traitement Informatique des Données de Santé) à la 7ème edition du symposium du GdR MaDICS 2025, May 2025, Toulouse, France. ⟨hal-05110815⟩
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