Namaki Araghi, Sina
[Author]
;
Ecole nationale des Mines d'Albi-Carmaux
[Contributor];
Bénaben, Frédérick
[Contributor];
Fontanili, Franck
[Contributor]
A methodology for business process discovery and diagnosis based on indoor location data : Application to patient pathways improvement ; Une méthodologie de découverte et de diagnostic des processus métier basée sur les données de localisation intérieures : application à l’amélioration du parcours patients
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Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
A methodology for business process discovery and diagnosis based on indoor location data : Application to patient pathways improvement ; Une méthodologie de découverte et de diagnostic des processus métier basée sur les données de localisation intérieures : application à l’amélioration du parcours patients
Footnote:
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Description:
Dans chaque organisation, les processus métier sont aujourd’hui incontournables. Cette thèse vise à développer une méthode pour les améliorer. Dans le domaine de la santé, les organisations hospitalières déploient beaucoup d’efforts pour mettre leurs processus sous contrôle, notamment à cause de la très faible marge d’erreur admise. Les parcours des patients au sein des structures de santé constituent l’application qui a été choisie pour démontrer les apports de cette méthode. Elle a pour originalité d’exploiter les données de géolocalisation des patients à l’intérieur de ces structures. Baptisée DIAG, elle améliore les parcours de soins grâce à plusieurs sous-fonctions : (i) interpréter les données de géolocalisation pour la modélisation de processus, (ii) découvrir automatiquement les processus métier, (iii) évaluer la qualité et la performance des parcours et (iv) 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 géolocalisation ; le méta-modèle DIAG qui a deux utilités : d’une part, interpréter les données de géolocalisation et donc passer des données brutes aux informations utilisables, et, d’autre part contribuer à vérifier l’alignement des données avec le domaine grâce à deux méthodes de diagnostic décrites plus bas ; deux algorithmes de découverte de processus qui utilisent la stabilité statistique des logs d’évènements ; une nouvelle approche de process mining utilisant SPC (Statistical Process Control) pour l’amélioration ; l’algorithme proDIST qui mesure les distances entre les modèles de processus ; 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 ...