Renard, Arnaud

Thorigny, Maxime

French

Archive Ouverte en Sciences de l'Information et de la Communication

HAL Id: hal-02052353
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Submitted on 28 Feb 2019
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Modélisation de l’estimation des distances évitées en
télémédecine
Maxime Thorigny, Arnaud Renard
To cite this version:
Maxime Thorigny, Arnaud Renard. Modélisation de l’estimation des distances évitées en télémédecine.
11e Congrès Européen de la SFTélémed - Ambulatoire et Domicile : Réussissons ensemble la
télémédecine : 2018 l’année du patient, Dec 2018, Paris, France. ￿hal-02052353￿
Modélisation de l’estimation des distances évitées en télémédecine.
Projet MEDE
Introduction
La télémédecine est décrite dans la littérature comme un moyen d’éviter le dépla-
cement des patients ou des praticiens, sans qu’il existe aujourd’hui d’outils de 
calcul à grande échelle pour évaluer ces déplacements évités. Cette communica-
tion vise à rendre compte des résultats de la mise en place d’un SIG estimant les 
déplacements évités grâce à la télémédecine.
Définition des termes
Zone de patientelle : Propre à chaque professionnel de santé, liste des communes de résidence 
dee ses patients.
Carreau INSEE : Carreau de 200m/200m, géolocalisé, contient le nombre d’habitants
 présents sur son empriseainsi que la distribution par tranche d’âge.
Données
Les données concernant l’activité de télémédecine provient d’une extraction de la plate-
forme collaborattive de l’ARS Centre-Val de Loire.
Les carreaux et leurs métadonnées sont fournis par l’INSEE.
Les flux de consommation de soins aux médecins sont construits à partir du SNIIRAM.
Etape 1 - estimation de la localisation du patient
1.1 - Construction d’une table de réseau ayant pour entrée l’identifiant du 
médecin et le volume relatif de consultations et visites par commune et tranche 
d’âge.
1.2 - Géolocalisation de l’adresse d’exercice du médecin. Utilisation de serveurs de géolocali-
sation, par ordre préférentiel : Etalab et Nominatim.
1.3 - La commune de résidence du patient est une entité géographique trop peu précise, et 
connaître l’adresse de l’assuré serait directement identifiant. Nous contournons donc cette diffi-
culté en appariant les données SNIIRAM par tranches d’âge et communes avec les données 
des carreaux de l’INSEE (200m de côté, nombre d’habitants par tranches d’âge dans le car-
reau).
Etape 2 - calcul des distances
2.1 - Définition de la distance : à partir du volume d’actes de 
TLM, de l’adresse d’exercice et du centroïde (centre géomé-
trique) de chaque carreau, nous établissons la distance mini-
mum de recours comprise comme la distance du trajet le plus 
rapide avec un véhicule léger. La requête est effectuée à l’aide 
de serveurs « OpenStreetMap Routing Machine » qui in-
tègrent les données de l’IGN et des modifications du réseau 
routier au fil de l’eau (signalisation, vitesse maximum sur les 
tronçons du réseau).
2.2 - La distance minimum de recours ayant un nombre fini de 
valeurs, nous calculons la moyenne des distances pondérées 
par les probabilités d'apparition de chaque valeur.
2.3 - Nous effectuons la différence pour chaque carreau 
INSEE entre l’espérance du recours au médecin spécialiste et 
l’espérance du recours au médecin généraliste.
Etape 3 - Résultats et analyse de sensibilité 
3.1 - Analyse des résultats décrivant statistiquement les carreaux dont la distance 
potentiellement évitée est la plus forte par spécialité.
3.2 - Jusqu’ici nous avons posé l’hypothèse que le médecin généraliste est le profes-
sionnel de santé le plus accessible. Cette étape nous permet de réaliser une analyse 
comparative en faisant varier le lieu de départ de télémédecine.
3.3 - À l’aide du FINESS nous géolocalisons l’ensemble des pharmacies et EHPAD, 
nous attribuons à l’aide d’un calcul de proximité quelle est l’établissement de chaque 
type le plus proche. Nous attribuons à cet établissement la probabilité de consultation 
du médecin généraliste et nous calculons son espérance.
Nous comparons les résultats pour chaque carreau entre le médecin généraliste, la 
pharmacie et l’EHPAD.
Nous analysons des résultats en ciblant pour chaque carreau, commune et canton, 
le lieu de télémédecine le plus pertinent pour minimiser le déplacement du patient.
Auteurs
Maxime Thorigny - REGARDS, 
EA 6292, maxime.thorigny@univ-reims.fr 
CIFRE ARS Centre-Val de Loire
Docteur Arnaud Renard - CReSTIC, EA 3804
Infrastructure technique
Les outils ont été mis en œuvre à l’aide du langage de script PHP pour ses capacités à fonctionner de manière portable et pour ses capacités à interagir avec le réseau et les
fichiers de données. 
Le calcul des temps de l’étape 3 s’est fait à l’aide de 4 serveurs OSRM hébergés dans le cloud ROMEO. Le recours à cette solution opensource auto-hébergée nous garantit 
une très bonne performance, un passage à l’échelle aisé et une maitrise de l’infrastructure. Le logiciel requiert des caractéristiques machines importantes. Chaque machine 
virtuelle de 12 cœurs vCPU de calcul a besoin de 20 Go de mémoire pour charger et gérer la totalité du réseau routier français.
Ainsi, à l’aide d’une solution de distribution des tâches basique, l’ensemble des 8 260 000 calculs de trajet a pu aboutir en 9 heures effectives, CAD 9*4 = 36 heures cumulées,
 ce qui, sans le recours à cette infrastructure haute performance, n’aurait pas été envisageable.
Méthodes
Illustration du fonctionnement d’une zone de patientèle
Légende
Commune
Carreau INSEE
Praticien de premier recours
Médecin spécialiste
Distance 1
Distance 2
Proof of concept
Les résultats montrent des situations très contrastées en fonction de la densité médicale 
de la zone étudiée. Les distances évitées sont d’autant plus fortes que la zone présente 
une sous densité médicale importante. Si la pratique de la télémédecine peut allonger
artificiellement le trajet de prise en charge d’un point de 
vue théorique, l’activité réelle de la télémédecine 
montre un gain minimum d’un peu moins de 2 km, un 
gain espéré médian à plus de 6 km et un maximum à 
11,5 km par acte.
Discussions & conclusion
Cette méthode repose sur une hypothèse forte qu’il conviendrait de pondérer : taux d’évitement de consultations en présentiel. De plus, la construction des 
zones périphériques peut être améliorée en associant le pourcentage effectif de consommation de soins d’une commune périphérique dans sa commune 
centre et ainsi créer plusieurs zones périphériques pour une même commune. Enfin, il n’est retenu que le premier praticien de la spécialité de
recours le plus proche temporellement, cependant, rien n’indique que c’est le plus accessible (niveau d’activité).
Les résutats montrent la robustesse de la méthode qui peut servir de base au calcul de coûts de transports évités.
-12000 m                   0 m                       12000 m                    24000 m                    36000 m                 48000 m
Objectifs
L’étude vise à répondre à trois types de questions :
- Quelle est la distance probablement évitée grâce à l’utilisation de la télémé-
decine ?
- Quelles sont les zones qui souffrent d’une distance d’accès aux soins la plus 
grande par spécialité (carreaux de 200m de côté) ?
- Quels sont les lieux optimaux d’implantation d’activités de télémédecine 
(médecins généralistes, EHPAD ou pharmacie) à privilégier pour maximiser 
la distance évitée en fonction du territoire étudié ?


Modélisation de l’estimation des distances évitées en télémédecine

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