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22 Mar
22/03/2022 14:00

Sciences & Société

Soutenance de thèse : Clément PEALAT

Modélisation du flux de patients aux urgences liés aux maladies respiratoires par analyse géométrique de séries temporelles

Doctorant : Clément PEALA

Laboratoire INSA : DISP

Ecole doctorale : ED512 : Informatique et Mathématiques de Lyon

Chaque année, lors de la période hivernale, les hôpitaux sont profondément impactés par l'arrivée des virus hivernaux. Ces virus hivernaux, la grippe et le VRS sont difficiles à anticiper. En effet, ces phénomènes épidémiques ne sont pas parfaitement périodiques et ont un impact principalement sur le temps de séjour des patients plutôt que sur le nombre d'arrivée. Il n'est donc pas possible d'anticiper ces épidémies en analysant directement le nombre de patients arrivant au service des urgences par jour. A  posteriori, pour avoir une image de l'épidémie, des tests PCR sont réalisés sur les patients de l'hôpital. De plus, un patient arrivant aux urgences est immédiatement classé selon ses symptômes. On propose alors de réunir les tests PCR positifs et le nombre d'arrivée par symptôme via du clustering de série temporelle à une dimension. Cela met en lumière les symptômes liés aux virus. Ainsi, pour analyser l'arrivée probable d'une épidémie, on peut suivre le nombre d'arrivée pour les symptômes marqueurs des virus plutôt que le nombre d'arrivée totale au service des urgences. Pour réaliser ce clustering, nous proposons une méthode innovante reposant sur une représentation géométrique des séries temporelles. En effet, pour prendre en compte la dynamique de la série temporelle, nous avons utilisé le Delay Coordinate Embedding. Une série temporelle est alors représentée par une matrice de trajectoire. La géométrie de Riemann nous permet de comparer ces matrices de trajectoire. Cette méthode nous permet d'avoir des résultats intéressants sur l'hôpital d'un point de vu médical. Nous avons pu reconstruire une série temporelle à partir des codes diagnostiques très fidèle à la série temporelle d'un virus.