Clinical laboratory optimization
(Optimisation des laboratoires d'analyses médicales)

URL d'accès : http://ori-nuxeo.univ-lille1.fr/nuxeo/site/esupver...

Auteur(s):  Faramarzi Oghani, Sohrab
Date de soutenance : 17/12/2018
Éditeur(s) : Université Lille1 - Sciences et Technologies 

Langue : Anglais
Directeur(s) de thèse :  Talbi, El-Ghazali
Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Centre de recherche Lille - Nord Europe
Ecole doctorale : École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille)

Classification : Informatique
Discipline : Informatique et applications
Mots-clés : Problème d’aliquotage
Laboratoires d'analyses médicales -- Prise de décision -- Simulation par ordinateur
Systèmes d'aide à la décision
Optimisation mathématique
Recherche opérationnelle

Résumé : Cette thèse porte sur l'optimisation de la conception et des décisions opérationnelles des laboratoires d'analyses médicales. Dans cette thèse, un outil d'aide à la décision comprenant des modèles mathématiques, un algorithme heuristique et un modèle de simulation personnalisé est développé pour aider les décideurs à résoudre les principaux problèmes stratégiques, tactiques et opérationnels en conception et gestion des opérations des laboratoires d'analyses médicales. Dans cette thèse, la sélection des machines et la disposition des instruments sont étudiées en tant que principaux problèmes stratégiques, le problème de configuration des analyseurs en tant que problème tactique et l’affectation, l’aliquotage et l'ordonnancement en tant que principaux problèmes opérationnels. Un modèle de simulation personnalisé et flexible est développé dans FlexSim pour étudier le laboratoire d'analyse médicale conçu à l'aide des résultats de modèles mathématiques et d'un algorithme de layout développés. Le modèle de simulation aide le concepteur à construire et à analyser un laboratoire complet en tenant compte de toutes les principales caractéristiques du système. Cet attribut de simulation permet d'analyser le comportement du système et de déterminer si le système conçu est efficace. Pour vérifier la validité du cadre proposé, les données extraites d’un cas réel sont utilisées. Les résultats de sortie scellent l'applicabilité et l'efficacité du cadre proposé ainsi que la compétence des techniques proposées pour traiter chaque problème d'optimisation. À notre connaissance, cette thèse est l’une des principales études sur l’optimisation des laboratoires d'analyses médicales.


Résumé (anglais) : This thesis focuses on the optimization of clinical laboratory design and operating decisions. In this thesis, a decision support tool including mathematical models, a heuristic algorithm and a customized simulation model is developed to aid decision makers for the main strategic, tactical and operational problems in clinical laboratory design and operations management. In this thesis, machine selection and facility layout are studied as the main strategic problems, analyzer configuration problem as the tactical problem, and assignment, aliquoting, and scheduling as the principal operational problems. A customized and flexible simulation model is developed in FlexSim to study the clinical laboratory designed through the outputs of developed mathematical models and layout algorithm. The simulation model helps the designer to construct and analyze a complete clinical laboratory taking into account all major features of the system. This simulation attribute provides the ability to scrutinize the system behaviour and to find out whether the designed system is efficient. Furthermore, simulation model can be fruitful to decide on scheduling, aliquoting and staffing problems through the evaluation of various scenarios proposed by decision maker for each of these problems. To verify the validity of the proposed framework, data extracted from a real case is used. The output results seal on the applicability and the efficiency of the proposed framework as well as competency of proposed techniques to deal with each optimization problem. To the best of our knowledge, this thesis is one of the leading studies on the optimization of clinical laboratories.


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