Offre de stage : Optimisation d'un algorithme de prédiction des hospitalisations basé sur de l'apprentissage machine.

Sujet du stage : Optimisation d'un algorithme de prédiction des hospitalisations basé sur de l'apprentissage machine.

Le Centre Ingénierie et Santé (CIS) est un pôle de recherche de l'école des Mines de Saint-Etienne spécialisé dans les sciences biomédicales et les technologies de la santé.

Le CHU d'Angers est un centre hospitalier universitaire français qui emploie plus de 6 800 personnels hospitaliers dont plus de 1 200 personnels médicaux et pharmaceutiques. Il dispose de 1 729 lits et places et reçoit chaque année près de 100 000 passages aux urgences, 510 000 consultations externes et 110 000 hospitalisations.

En France, environ 20% des patients accueillis dans un service d'urgence sont hospitalisés par la suite. Pour ces patients, il faut trouver un lit d'hospitalisation dans un service adapté à la prise en charge de leur pathologie. Cependant, les services d'hospitalisation ont un taux d'occupation élevé car ils accueillent aussi les hospitalisations programmées. Trouver un lit pour les patients venant des urgences devient donc une tâche complexe et chronophage. Afin d'améliorer la prise en charge de ces patients, il est primordial d'optimiser la gestion des lits et d'anticiper les besoins.

Anticiper les hospitalisations non-programmées est un axe de recherche afin d'alimenter des outils d'aide à la décision [Shafaf 2019, El-Bouri 2021 a].

Le but de ces recherches est de pouvoir anticiper dès l'arrivée d'un patient dans un service d'accueil des urgences (1) s'il va être hospitalisé et (2) dans quel service.

Plusieurs travaux de recherche dans d'autres pays ont étudié le sujet de la prédiction de l’hospitalisation et obtenu de très bonnes performances [Leegon 2005, Sun 2011, Cameron 2013, Peck 2013, Zhang 2017, Graham 2018, Hong 2018, Goto 2019, Noël 2019, Parker 2019, Arnaud 2020, Mowbray 2020]. Le deuxième sujet concernant la prédiction du service d’hospitalisation n'a été étudié que par deux équipes et les performances obtenues sont moyennes [Lee 2019, El-Bouri 2021 b].

Les travaux du CIS sur des données françaises ont montré des résultats équivalents à la littérature

internationale avec une stratégie d'apprentissage machine classique.

L'objectif de ce projet de stage est d'approfondir ces premiers travaux.

Les étapes du projet seront :

1. L'appropriation des modèles de données et des modèles d'apprentissage déjà existants

2. Développer un algorithme d'apprentissage profond afin de maximiser les performances de prédiction des hospitalisations.

3. Sélectionner d'autres stratégies d'apprentissage et effectuer une comparaison

Le but recherché est d'évaluer les performances de prédiction d'hospitalisation qui peuvent être obtenues avec des données d'hôpitaux français.

Ce sujet s'inscrit dans un projet de recherche plus large sur les parcours non-programmés et la gestion des lits à l'hôpital.
Vous serez supervisé.e par le CHU d'Angers et travaillerez en collaboration avec le CIS.