Offre these CIFRE Hopitaux Lyon-LAMSADE

Modélisation du processus de décision pour l'aide à la prise en charge médicale


Hospices Civils de Lyon (GIE HOPSIS)
Université Paris Dauphine (LAMSADE)


Présentation


Les Hospices Civils de Lyon via le GIE HOPSIS ont élaboré et déployé un système d'information hospitalier (SIH), dénommé Easily, centré sur le patient. Fort d?une communauté de plus d'une centaine d'hôpitaux ayant mutualisé leurs outils au sein du SIH, le GIE souhaite enrichir cette offre logicielle en y intégrant des solutions permettant d'apporter aux personnels soignants une aide à la prise de décision au niveau de la prise en charge des patients. L'ensemble des comptes rendus d'hospitalisation et de consultation, ainsi que des documents enrichissant (ou polluant) le dossier médical par des informations dont l'intérêt est variable (fiche de traçabilité, grille d'évaluation, déclaration d'événement indésirable, fiche diverses) sont regroupés dans un collecteur d'Easily. Ces éléments, nécessaires lors d'une prise en charge immédiate, sont peu utilisés sur le long terme. Par conséquent, les équipes médicales se chargent souvent de faire le tri des informations pertinentes à la volée. Ces opérations sont chronophages, si bien que le temps nécessaire au tri et à la sélection d'informations pertinentes menace l'efficience de la prise en charge : il est en pratique impossible, dans la réalité quotidienne, de prendre le temps nécessaire à « comprendre » un dossier complexe. Il apparaît par conséquent souhaitable, voire nécessaire de proposer aux acteurs de santé une aide pour certaines de leurs prises de décisions.


Objectifs


L'objectif de cette thèse est d?élaborer pour les médecins, d'un point de vue formel et algorithmique, un modèle d'aide à la décision permettant de mieux exploiter un dossier patient pour une meilleure prise en charge de ce dernier. La construction de ce modèle requerra au préalable une définition de critères pertinents à prendre en compte. Cette étape devra être réalisée en interaction avec les principaux intervenants lors d'une prise en charge. Ainsi, les pistes envisagées s'inscriront dans une démarche constructive relevant du domaine de l'Aide Multicritère à la Décision et/ou de l'apprentissage des préférences ou encore de la représentation des connaissances. Les solutions du type « Big Data » ne seront pas privilégiées. Les données fournies par les HCL serviront à l'évaluation du modèle et de sa compatibilité avec les préférences des décideurs.

Il s'agira donc de construire un outil, basé sur un modèle de décision, destiné à l'usage, non pas d'un preneur de décision unique, mais d'un ensemble de médecins, qui possèdent chacun leurs propres habitudes, sont forts de leurs propres expériences, peuvent apporter leurs éclairages propres sur la prise en charge médicale et ses modalités. Cette caractéristique impose une contrainte forte, car l'outil doit être compris par tous ses différents utilisateurs potentiels, qui doivent tous en accepter la pertinence et se l'approprier. Il est donc indispensable d'élaborer en étroite collaboration avec ces différents utilisateurs futurs, selon une démarche de participation qu'il faudra penser et savoir déployer finement tout au long de la construction de l'outil. Il ne s'agit cependant pas là uniquement d'une contrainte, mais également d'une opportunité à saisir pour construire un modèle qui n'en sera que plus adapté. En effet, qui mieux que les différents médecins, dans leur socle de compétences communes mais également dans leur diversité, est à même de tester la pertinence du fonctionnement du modèle, d'identifier les failles des différentes versions, et d'indiquer les points de vigilances auxquels le modélisateur doit accorder une attention toute particulière ?

Compétences souhaitées


Nous souhaitons un candidat titulaire d'un master 2 en informatique, mathématiques appliquées ou discipline proche, motivé et intéressé par le domaine de la décision, de la représentation et apprentissage des connaissances/préférences. De bonnes connaissances en recherche opérationnelle et en programmation (Java, R, etc) et un esprit d'initiative seront un atout.


Comment postuler ?


Envoyer CV, lettre de motivation et Relevés de notes du Master 1 et 2 à Brice Mayag (brice.mayag@dauphine.fr) et Yves Meinard (yves.meinard@dauphine.fr).


Date limite candidature : 30 Septembre 2016