Load-sensitive dynamic workflow re-orchestration and optimisation for faster patient healthcare

Hospital waiting times are considerably long, with no signs of reducing any-time soon. A number of factors including population growth, the ageing population and a lack of new infrastructure are expected to further exacerbate waiting times in the near future. In this work, we show how healthcare services can be modelled as queueing nodes, together with healthcare service workflows, such that these workflows can be optimised during execution in order to reduce patient waiting times. Services such as X-ray, computer tomography, and magnetic resonance imaging often form queues, thus, by taking into account the waiting times of each service, the workflow can be re-orchestrated and optimised. Experimental results indicate average waiting time reductions are achievable by optimising workflows using dynamic re-orchestration

Developing Strategies of Organizational Sustainability for Solo and Small Business Medical Practices

Recent trends point toward a decline in solo and small business medical practices, yet, the need and demand still exists for this model of health care. The purpose of this case study was to explore effective approaches to help physicians in solo practice and small medical group primary care practitioners (PCPs) retain their small business medical practices. The study included purposive sampling and face-to-face interviews: 11 physicians, predominately primary care practitioners, in the Baltimore-Washington metropolitan region, were interviewed until data saturation was reached. A component of systems theory (strategic thinking) and the dynamic capabilities concept were used to frame the study. Audio recordings were transcribed and analyzed to identify themes regarding effective competitive approaches to help small medical group physicians retain their practices. Four major themes emerged: need for flexibility and adaptability, need for higher levels of business acumen, need to fully embrace automation, and a focus on pursuing financial stability before pursuing growth and expansion of the medical practice. Results may benefit society by preserving and strengthening a source of patient-centered, effective, affordable health care for communities served by small business medical practices. Implications for social change include presenting methods to enhance stability and organizational sustainability of small business medical practices

Outils et modèles collaboratifs pour la gestion des tensions dans les services des urgences pédiatriques

In the healthcare production management systems, the control of the patient flows and the anticipation of the tensions are major issues. Due to the increasing the crowding situations and their consequences, there is an ever increasing emphasis on the ability of the actors in hospital and healthcare pathways to manage the patient health care process. They must be able to control the crowding (peaks of activities, congestion of services) that are related to patient and healthcare processes flows. However, decision makers do not have sufficient methodologies and decision support tools adapted for controlling the patient flows.This thesis aims to investigate and develop modeling, optimization and implementation of a Support System to improve the care of patients in normal situation and crowding situation in Services Pediatric Emergencies (SUP) of the Lille University Hospital. The objective of this thesis is to propose appropriate solutions to the SUP to improve care for patients in terms of wait times. We therefore modeled the process of care for patients by Workflow approach to identify malfunctions in the SUP near the modeling phase; we proposed a resolution of agent-based architecture to optimize scheduling patient flow and significantly decrease their waiting time during periods of tension. Then we studied a dynamic process orchestration workflow by agents to reduce the expectations of patients running time. This thesis is conducted under the ANR HOST project in collaboration with the Lille University Hospital SUP. The simulation results highlight the contribution of the alliance between the multi-agent systems and optimization for decision supportDans la gestion des systèmes de production de soins, la maîtrise des flux hospitaliers et l'anticipation des tensions sont des enjeux majeurs. Les acteurs du secteur hospitalier et des filières de soins doivent maîtriser des tensions telles les pics d'activités et les engorgements de services qui sont liées aux flux des patients et aux flux des processus de soins. Ils sont toutefois démunis en méthodologies et outils d'aide à la décision et de pilotage adaptés. Cette thèse a pour but d’étudier et de développer la modélisation, l'optimisation et la mise en œuvre d'un Système d’Aide à l’amélioration de la prise en charge des patients en mode normal et en mode tension dans les Services des Urgences Pédiatriques (SUP) du CHRU de Lille. L’objectif de cette thèse est de proposer des solutions appropriées au SUP permettant d’améliorer la prise en charge des patients en termes de temps d’attente. Nous avons donc modélisé le processus de prise en charge des patients par l’approche Workflow afin d’identifier les dysfonctionnements au SUP près cette phase de modélisation, nous avons proposé une architecture de résolution à base d’agents afin d’optimiser l’ordonnancement des flux patients et diminuer considérablement leur temps d’attente en périodes des tensions. Ensuite nous avons étudié une démarche d’orchestration dynamique du Workflow par les agents afin de réduire les temps d’attentes des patients en cours d’exécution. Cette these est menée dans le cadre du projet ANR HOST avec la collaboration du SUP de CHRU de Lille. Les résultats des simulations mettent en exergue l’apport de l’alliance entre les systèmes multi-agent et l’optimisation pour l’aide à la décision

Système collaboratif d'aide à l'ordonnancement et à l'orchestration des tâches de soins à compétences muiltiples

Health care systems management and the avoidance of overcrowding phenomena are major issues. The aim of this thesis is to implement a Collaborative Support System for Scheduling and Orchestration (CSSystSO) of multi-skill health care tasks in order to avoid areas bottlenecks in the Pediatric Emergency Department (PED) and improve health care quality for patients. The CSSystSO integrates a collaborative Workflow approach to model patient journey in order to identify dysfunctions and peaks of activities of medical staff in the PED. The dynamic and uncertain aspect of the problem has led us to adopt an alliance between Multi-Agent Systems (MAS) and Evolutionary Algorithms (EA) for health care tasks treatment and scheduling taking into account the level of experience of the PED actors and their availabilities. In case of perturbations in the PED, a coalition of agents is formed to collaborate and negotiate in order to provide orchestration Workflow decisions to minimize the waiting time of patients during their treatment. The experimental results presented in this thesis justify the interest of the alliance between MAS and Metaheuristics to manage overcrowding phenomena in the PED. This work belongs to the project HOST (Hôpital: Optimisation, Simulation et évitement des tensions). (http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-11-TECS-0010).Dans la gestion des systèmes de soins, la maîtrise des flux hospitaliers et l’anticipation des tensions sont des enjeux majeurs. Le but de cette thèse est de contribuer à l’étude et au développement d’un Système Collaboratif d’Aide à l’Ordonnancement et à l’Orchestration (SysCAOO) des tâches de soins à compétences multiples pour gérer les tensions dans les Services d’Urgences Pédiatriques (SUP) afin d’améliorer la qualité de prise en charge des patients. Le SysCAOO intègre une approche Workflow collaboratif pour modéliser le parcours patient afin d’identifier les dysfonctionnements et les pics d’activités du personnel médical dans le SUP. L’aspect dynamique et incertain du problème nous a conduits à adopter une alliance entre les Systèmes Multi-Agent (SMA) et les Algorithmes Evolutionnaires (AE) pour le traitement et l’ordonnancement des tâches de soins en tenant compte du niveau d’expérience des acteurs du SUP et leurs disponibilités. En cas d’aléas dans le SUP, une coalition d’agents se forme pour collaborer et négocier afin de proposer des décisions d’orchestration du Workflow et minimiser le temps d’attente des patients en cours de leur prise en charge. Les résultats expérimentaux présentés dans cette thèse justifient l’intérêt de l’alliance entre les SMA et les Métaheuristiques afin de gérer les tensions dans le SUP. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse s’intègrent dans le cadre du projet HOST (Hôpital : Optimisation, Simulation et évitement des tensions) (http://www.agence-nationale-recherche.fr/?Projet=ANR-11-TECS-0010)