Interface graphique utilisateur de la plateforme de planification chirurgicale

Le processus actuel de planification des interventions chirurgicales à SickKids est un processus manuel et en silos, sans système central pour assurer une planification chirurgicale ainsi qu’une utilisation du temps de la salle d’opération optimales. La capacité de la salle d’opération affecte de manière significative le flux des patients dans le continuum de soins, par l’intermédiaire de la salle d’opération, l’unité de soins post-anesthésiques (USPA) et des destinations postopératoires dans les unités d’hospitalisation ou les chirurgies d’un jour dont les patients sont renvoyés chez eux. L’amélioration de l’efficacité chirurgicale et la diminution des fluctuations des cas au cours de la semaine (goulots d’étranglement) par la facilitation et l’amélioration du flux des patients chirurgicaux ont le potentiel de minimiser les annulations de chirurgies, de diminuer les cas de planification de soins de dernière minute et de réduire globalement la longueur de la liste d’attente chirurgicale sans surcharger les ressources hospitalières. Les gains d’efficacité en matière de capacité de la salle d’opération mènent à l’optimisation des soins aux patients et à une solution pour aider à la prise de décision en matière de planification chirurgicale, surtout compte tenu des défis importants que pose actuellement l’arriéré de la liste d’attente chirurgicale exacerbé par la COVID-19.

SickKids cherche à exploiter son nouveau modèle de planification chirurgicale par apprentissage automatique pour évaluer, prédire et optimiser la planification des chirurgies afin de maximiser le temps disponible en salle d’opération, la disponibilité des lits d’hospitalisation et les ressources de soins postopératoires, ce qui améliorerait l’efficacité et le débit chirurgical en facilitant le flux de patients chirurgicaux grâce à une plateforme de planification chirurgicale à interface graphique utilisateur (GUI).

Objectif :

1. Mise en œuvre du GUI pour améliorer la prise de décision liée à la planification chirurgicale, qui s’intègre avec et affiche :
   1. le modèle basé sur l’apprentissage automatique de planification chirurgicale de SickKids;
   2. les horaires optimisés des chirurgiens;
   3. les prévisions des exigences d’augmentation et de diminution des activités chirurgicales.

Résultats Souhaités (obligatoires)

La solution proposée doit faire ce qui suit:

• Être compatible avec les plateformes de données (par exemple, Azure, Google Health et Epic) pour exécuter le modèle d’apprentissage automatique (codé en R).
• Créer une interface facile à utiliser par les décideurs cliniques, notamment :
  • la direction clinique (salle d’opération, USPA, unités de patients hospitalisés);
  • les chirurgiens et les chefs de division chirurgicale;
  • l’administration chirurgicale.
• L’interface utilisateur graphique doit aider à :
  • identifier les aspects de la planification des salles d’opération étant sujets à l’amélioration, y compris, mais sans s’y limiter :
    • améliorer la capacité des salles d’opération;
    • faire correspondre la capacité des salles d’opération avec la disponibilité des ressources postopératoires, tant au sein de l’USPA que des unités de patients hospitalisés;
  • réguler le flux des patients hospitalisés;
  • ajuster les stratégies d’augmentation ou de diminution des activités de salle d’opération au besoin.
• L’interface graphique utilisateur doit :
  • satisfaire à toutes les exigences de sécurité de SickKids (utilisation de renseignements de santé protégés);
  • être utilisé avec le répertoire actif SickKids de Microsoft (tirer parti des normes SickKids pour l’authentification unique);
  • pouvoir être intégrée aux bases de données et infrastructures existantes de SickKids;
  • avoir des capacités d’exportation (par exemple, excel ou csv);
  • générer des images et des graphiques visuels;
  • être filtrables (plusieurs types d’affichage et combinaisons);
  • permettre d’évaluer les taux d’utilisation selon le type et le nom du personnel.

Résultats supplémentaires

• En plus de créer une interface graphique utilisateur (GUI), la solution serait utilisée pour le développement de la planification des cas et l’examen des cas chirurgicaux dans toute la province, ainsi que des caractéristiques personnalisables qui pourraient être utilisées dans les établissements de l’Ontario et/ou du Canada. Il serait considéré comme avantageux que la solution ait également la possibilité d’utiliser son propre algorithme de plateforme de planification chirurgicale si celui de SickKids n’est pas disponible ou applicable.

La durée maximale d’un projet résultant de ce défi est de six mois.

Le système de santé canadien exerce actuellement ses activités en silos. SickKids cherche à éliminer ces silos pour faire face à l’important problème de l’arriéré chirurgical exacerbé par la COVID-19 et son effet sur les ressources postopératoires et le flux de patients dans les hôpitaux. La modélisation actuelle de l’horaire des chirurgies de SickKids comprend des points de données qui ajoutent un niveau de prédiction et d’évaluation permettant d’augmenter la capacité des salles d’opération et d’améliorer le flux hospitalier à travers les destinations postopératoires sans surcharger les ressources liées aux patients hospitalisés. SickKids cherche à améliorer cette modélisation en ajoutant une plateforme de planification chirurgicale (GUI) connectée au modèle d’apprentissage automatique qui permettra aux responsables cliniques, aux planificateurs, aux chirurgiens et à d’autres personnes clés de prendre des décisions éclairées, basées sur des données, concernant l’allocation des salles d’opération, les horaires des chirurgiens, la disponibilité des destinations postopératoires et d’autres facteurs relatifs à la capacité des salles d’opération, au débit et au flux des patients.