Soutenance de thèse de Sina NAMAKI ARAGHI

Sous réserve de la validation du processus d'autorisation de soutenance

12 novembre 2019

Soutenance de thèse de Sina NAMAKI ARAGHI

sur "Une méthodologie de découverte et de diagnostic des processus métier basée sur les données de localisation intérieures:
Application à l'amélioration du parcours patients"

Centre Génie Industriel

Mardi 12 novembre - 14h00

IMT Mines Albi - Amphi 1

SUIVRE EN STREAMING

Composition du jury proposé

sina.jpg

sina.jpg, par jfages

 

Mots clés

Process Mining, Systèmes de localisation en intérieur, Gestion des processus métiers, Diagnostic des processus métiers, Processus de soins,

Résumé

Les processus métier nous entourent et, par conséquent, il nous est difficile de les éviter. Parmi eux, les processus hospitaliers sont d’une importance vitale. Les organisations de santédéploient beaucoup d’efforts pour mettre ces processus sous contrôle, notemment au vu de la très faible marge d’erreur admise. Cette thèse vise à développer une méthode pour améliorer le parcours des patients au sein des structures de santé. Cette méthode exploite les données de localisation des patients à l’intérieur de ces structures. La méthode a été appelée DIAG. Elle améliore les parcours de soins grâce à plusieurs sous-fonctions. Les principales sont les suivantes:

  • Interpréter les données de localisation pour la modélisation de processus.
  • Découvrir automatiquement les processus métier.
  • Evaluer la qualité et la performance des parcours .
  • Diagnostiquer automatiquement les problèmes de performance des processus.

Cette thèse propose donc les contributions suivantes:

  • La méthode DIAG elle-même qui, grâce à quatre différents états, extrait les informations des données de localisation,
  • Le méta-modèle DIAG qui a deux utilités. D’une part, il permet d’interpréter les données de localisation (et donc passer des données brutes aux informations utilisables). D’autre part, il contribue à vérifier l’alignement des données avec le domaine (grâce à des méthodes de diagnostic décrites plus bas).
  • Deux algorithmes de découverte de processus qui utilisent la stabilité statitique des logs d’évènements,
  • Un cas d’application de SPC (Statistical Process Control) à l’activité d’amélioration des processus, un des objectifs du Process Mining,
  • L’algorithme proDIST qui mesure les distances entre les modèles de processus et,
  • Deux méthodes de diagnostic automatique de processus pour détecter les causes des déviations structurelles dans des cas individuels et pour des processus communs.

Le contexte de cette thèse confirme la nécessité de proposer de telles solutions. Une étude de cas dans le cadre de ce travail de recherche illustre l’applicabilité de la méthodologie DIAG et de ses fonctions et méthodes mentionnées.

Lieu : 
IMT Mines Albi
Ouvert au public : 

Oui

Yes