Analyse prédictive parcours patient

Contexte

Hôpital (1500 lits) avec un service d'urgences accueillant 200 patients/jour. Le temps d'attente moyen aux urgences est de 4 heures, avec des pics à 8 heures les week-ends et jours fériés. Le taux de réadmission à 30 jours est de 12%, bien au-dessus de l'objectif de 8%. L'engorgement des urgences impacte l'ensemble de l'hôpital (lits occupés, bloc opératoire retardé).

Problème & Défi

Temps d'attente urgences de 4h en moyenne, pic à 8h : principal motif d'insatisfaction (satisfaction à 35%). Réadmission 30 jours à 12% vs 8% objectif : sorties prématurées liées à la pression de flux. Aucune prédiction d'affluence : le dimensionnement des équipes est basé sur des moyennes historiques. Lits d'aval saturés : 30% du temps d'attente aux urgences est lié à l'absence de lit d'hospitalisation. Coût de la réadmission estimé à 5M€/an pour l'hôpital.

Solution & Livrables

Modèle prédictif d'affluence aux urgences à H+4, H+8 et J+1 intégrant historique, météo, épidémio, événements. Optimisation des flux patients : recommandation de parcours (ambulatoire, hospitalisation, HAD) basée sur le profil clinique. Scoring de risque de réadmission à la sortie : identification des patients nécessitant un suivi renforcé. Prédiction de besoins en lits d'aval pour anticiper les transferts et débloquer les flux. Dashboard urgences : affluence temps réel, prédictions, temps d'attente par box, alertes de saturation. Résultats mesurables dès le premier mois.

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