{"id":184,"date":"2025-07-15T09:45:00","date_gmt":"2025-07-15T07:45:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dali.science\/?p=184"},"modified":"2026-06-15T15:15:14","modified_gmt":"2026-06-15T13:15:14","slug":"modeliser-un-parcours-de-soin-cest-plus-que-dessiner-un-diagramme-de-flux","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dali.science\/index.php\/2025\/07\/15\/modeliser-un-parcours-de-soin-cest-plus-que-dessiner-un-diagramme-de-flux\/","title":{"rendered":"Mod\u00e9liser un parcours de soin, c\u2019est plus que dessiner un diagramme de flux"},"content":{"rendered":"\n

Chez DALI, on nous pose r\u00e9guli\u00e8rement une question simple en apparence :<\/p>\n\n\n\n

\n

\u00ab\u202fPouvez-vous nous aider \u00e0 mod\u00e9liser le parcours de soin de ces patients ?\u202f\u00bb<\/em><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

La premi\u00e8re id\u00e9e qui vient en t\u00eate, c\u2019est souvent celle d\u2019un sch\u00e9ma\u202f: des bo\u00eetes, des fl\u00e8ches, un ordre logique d\u2019\u00e9tapes. Une sorte de carte mentale ou de process en ligne droite. Et pourtant\u2026 cette image intuitive est largement insuffisante pour capturer la complexit\u00e9 r\u00e9elle des parcours de sant\u00e9. Dans cet article, nous montrons pourquoi mod\u00e9liser un parcours de soin va au-del\u00e0 de tracer un diagramme. Nous montrons comment cette d\u00e9marche devient alors un v\u00e9ritable outil d\u2019analyse.<\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udc49 Si vous avez rat\u00e9 notre article introductif \u00e0 la mod\u00e9lisation math\u00e9matique, c’est par ici<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Qu\u2019est-ce qu\u2019un parcours de soin ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Un parcours de soin est rarement lin\u00e9aire. C\u2019est un objet dynamique (parfois bien chaotique !), compos\u00e9 de multiples composantes : actes m\u00e9dicaux, d\u00e9cisions cliniques, \u00e9l\u00e9ments logistiques, et bien s\u00fbr, v\u00e9cu subjectif du patient. Il peut inclure des hospitalisations, des consultations, des p\u00e9riodes sans contact m\u00e9dical, des interactions avec diff\u00e9rents professionnels et services, et parfois des \u00e9v\u00e9nements impr\u00e9vus ou ind\u00e9sirables.<\/p>\n\n\n\n

\"illustration<\/p>\n\n\n\n

Or, la variabilit\u00e9 entre individus est grande, m\u00eame pour une pathologie donn\u00e9e. C’est du aux comorbidit\u00e9s, aux facteurs sociaux, ou encore \u00e0 la disponibilit\u00e9 des ressources sur un territoire. Comprendre cette variabilit\u00e9 n\u2019est pas accessoire\u202f: c\u2019est une condition pour \u00e9valuer les ruptures de parcours et mettre en place des actions cibl\u00e9es, plut\u00f4t que g\u00e9n\u00e9rales. C\u2019est pourquoi une mod\u00e9lisation s\u00e9rieuse des parcours doit chercher \u00e0 capter cette diversit\u00e9 plut\u00f4t qu\u2019\u00e0 la r\u00e9duire. Pour dire \u00e7a autrement :<\/p>\n\n\n\n

\n

\u00ab La moyenne ne soigne personne \u00bb.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Pourquoi mod\u00e9liser un parcours ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La mod\u00e9lisation ne se limite pas \u00e0 d\u00e9crire. Elle structure la r\u00e9flexion autour d\u2019un probl\u00e8me de terrain. Par exemple, dans un contexte hospitalier, elle permet d\u2019identifier les goulots d\u2019\u00e9tranglement, les redondances, ou les d\u00e9lais cach\u00e9s. Dans une approche populationnelle, elle aide \u00e0 d\u00e9tecter les groupes de patients qui suivent des trajectoires atypiques ou \u00e0 risque.<\/p>\n\n\n\n

C\u2019est aussi un outil pour sortir de l\u2019intuition. En repr\u00e9sentant le parcours de fa\u00e7on syst\u00e9mique<\/em>, on met \u00e0 jour des d\u00e9pendances inattendues. Des effets indirects qui \u00e9chappent \u00e0 une lecture purement descriptive des donn\u00e9es \u00e9mergent.<\/p>\n\n\n\n

Comment passer de la carte mentale au mod\u00e8le exploitable ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

On commence souvent avec un atelier de formalisation. Diff\u00e9rents m\u00e9tiers y participent\u202f: m\u00e9decins, soignants, chef de service, chef de projet ARS, data scientists. On pose les jalons du parcours, les transitions possibles, les conditions d\u2019entr\u00e9e et de sortie. Puis, vient le choix des outils : parfois un simple diagramme d\u2019activit\u00e9s suffit. Bien souvent, il faudra recourir \u00e0 un outil statistique un peu plus avanc\u00e9\u2026<\/p>\n\n\n\n

Ce choix d\u00e9pend du niveau de complexit\u00e9 du syst\u00e8me que l\u2019on souhaite repr\u00e9senter, et de l\u2019objectif du projet. Un mod\u00e8le de parcours pour simuler des files d\u2019attente en oncologie n\u2019aura pas la m\u00eame forme qu\u2019un mod\u00e8le qui stratifie des patients en programme de pr\u00e9vention. Il faut accepter de ne pas chercher la \u201cmod\u00e9lisation parfaite\u201d, mais le mod\u00e8le adapt\u00e9 \u00e0 la question.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab Un mod\u00e8le simple d’un syst\u00e8me complexe \u00bb.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Chez DALI, nous utilisons plusieurs outils de mod\u00e9lisation de parcours. \u00c7a peut \u00eatre un graphe probabiliste<\/strong>*, du process mining<\/strong>*, une simulation d\u2019\u00e9v\u00e9nements<\/strong>*, voire un jumeau num\u00e9rique<\/strong>* \u2026 Dans tous les cas, l\u2019outil est juste une porte d\u2019entr\u00e9e dans la probl\u00e9matique r\u00e9elle, et non pas un aboutissement. C\u2019est en croisant cette premi\u00e8re vision avec la connaissance m\u00e9tier et les objectifs organisationnels, que l\u2019on construit un mod\u00e8le de parcours r\u00e9ellement utile.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

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L\u2019un des apports majeurs de la data science dans la mod\u00e9lisation des parcours de soins est la possibilit\u00e9 de partir directement des donn\u00e9es r\u00e9elles. Elles sont issues de syst\u00e8mes d\u2019information hospitaliers, de dispositifs connect\u00e9s, ou d’autres bases structur\u00e9es. Ces donn\u00e9es peuvent \u00eatre exploit\u00e9es par les outils (par exemple le process mining) pour reconstituer automatiquement des s\u00e9quences d\u2019\u00e9v\u00e9nements, en extraire les encha\u00eenements typiques et cartographier la diversit\u00e9 des trajectoires observ\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

Mais cette cartographie automatique n\u2019est qu\u2019un point de d\u00e9part. Elle permet de poser les bonnes questions\u202f: pourquoi ces variations ? Que signifie cette boucle ? Est-ce une erreur de codage, une pratique locale, un dysfonctionnement? L\u2019analyse exploratoire devient alors une base pour formuler des hypoth\u00e8ses, d\u00e9tecter des points de rupture ou identifier des sous-groupes \u00e0 risque.<\/p>\n\n\n\n

Notre avis sur trois erreurs fr\u00e9quentes \u00e0 \u00e9viter<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u274c Croire qu\u2019un parcours est un standard<\/strong> : m\u00eame dans des contextes m\u00e9dicaux bien protocolis\u00e9s, les parcours varient \u00e9norm\u00e9ment selon les profils des patients, leur situation g\u00e9ographique, ou les al\u00e9as organisationnels. Mod\u00e9liser une moyenne ne suffit pas. Il faut penser en termes de distribution de trajectoires.<\/p>\n\n\n\n

\u274c \u201cConfondre la carte et le territoire\u201d<\/strong> : un mod\u00e8le est une repr\u00e9sentation, pas une r\u00e9plique fid\u00e8le. Il traduit des choix et des hypoth\u00e8ses. L\u2019erreur serait de le prendre comme v\u00e9rit\u00e9 absolue. Au contraire, il doit rester un outil au service de la prise de d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

\u274c Vouloir tout mod\u00e9liser d\u2019un coup <\/strong>: plus le p\u00e9rim\u00e8tre est vaste, plus le risque est grand de se perdre. Un bon mod\u00e8le commence petit, clair, et cibl\u00e9. Il peut ensuite s\u2019enrichir par it\u00e9ration, au fur et \u00e0 mesure que les usages et les besoins se pr\u00e9cisent.<\/p>\n\n\n\n

Un exemple : r\u00e9duire les r\u00e9hospitalisations post-chirurgicales<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Imaginons un \u00e9tablissement hospitalier qui observe un taux de r\u00e9hospitalisation \u00e9lev\u00e9 apr\u00e8s des chirurgies digestives. Les analyses classiques ne suffisent pas \u00e0 expliquer les \u00e9carts. Le service d\u00e9cide alors de mod\u00e9liser le parcours post-op\u00e9ratoire. Lors des premiers ateliers, le parcours type est d\u00e9crit : chirurgie \u2192 sortie \u2192 appel infirmier \u2192 consultation de contr\u00f4le. Mais en croisant les donn\u00e9es, l\u2019\u00e9quipe identifie un point de fragilit\u00e9 : une partie des patients ne re\u00e7oit pas l\u2019appel infirmier de suivi \u00e0 J+7. Ces patients pr\u00e9sentent un taux de r\u00e9hospitalisation presque deux fois sup\u00e9rieur.<\/p>\n\n\n\n

Gr\u00e2ce \u00e0 la mod\u00e9lisation, on peut alors simuler diff\u00e9rents sc\u00e9narios : que se passe-t-il si l\u2019appel est syst\u00e9matis\u00e9 ? Quel est l\u2019impact estim\u00e9 sur le taux global de r\u00e9hospitalisation ? Combien de ressources faut-il pour le mettre en \u0153uvre ? Le mod\u00e8le devient ici un outil d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision, bien au-del\u00e0 de la simple visualisation du parcours.<\/p>\n\n\n\n

Vers des mod\u00e8les avanc\u00e9s : simulation, pr\u00e9diction, jumeaux num\u00e9riques<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Une fois un parcours mod\u00e9lis\u00e9, il devient possible d\u2019aller plus loin : par exemple en construisant un simulateur \u00e0 \u00e9v\u00e9nements discrets* pour jouer des sc\u00e9narios futurs. On y int\u00e8gre des temps d\u2019attente, des capacit\u00e9s limit\u00e9es, des probabilit\u00e9s de transition, et on observe les impacts sur l\u2019ensemble du syst\u00e8me. Le mod\u00e8le sert alors de jumeau num\u00e9rique* d\u2019une structure de soins : une entit\u00e9 virtuelle qui r\u00e9agit aux d\u00e9cisions comme le ferait le syst\u00e8me r\u00e9el. Cela permet de tester des politiques de prise en charge, des dispositifs innovants, ou des r\u00e9organisations, avant de les impl\u00e9menter dans la vraie vie. Un vrai simulateur, <\/strong>sans risque pour les patients.<\/p>\n\n\n\n

Conclusion : mod\u00e9liser, c\u2019est rendre visible ce qu\u2019on pensait \u201cintuitivement\u201d<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La mod\u00e9lisation des parcours de soin n\u2019est ni un exercice acad\u00e9mique, ni un simple outil de communication. C\u2019est une m\u00e9thode rigoureuse, progressive, collective. C\u2019est aussi un moyen de mettre \u00e0 plat des logiques implicites, de construire une compr\u00e9hension commune, et de mieux piloter la complexit\u00e9 du r\u00e9el. Chez DALI, nous pensons que mod\u00e9liser, c\u2019est ouvrir le dialogue entre sciences, pratiques et d\u00e9cisions. C\u2019est rendre visible ce qu\u2019on croyait intuitivement, pour agir l\u00e0 o\u00f9 \u00e7a compte.<\/p>\n\n\n\n

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Pour ne pas manquer la sortie de nos prochains articles, <\/em>suivez-nous sur Linkedin<\/em>.<\/a><\/p>\n\n\n\n

*Bonus<\/em> – cl\u00e9s de lecture<\/em><\/h2>\n\n\n\n

\ud83d\udd0e D\u00e9cryptage : Le process mining<\/strong>
Le process mining, c\u2019est comme rejouer les traces laiss\u00e9es par les patients dans les syst\u00e8mes informatiques (consultations, examens, hospitalisations\u2026). Gr\u00e2ce \u00e0 ces donn\u00e9es, on peut retracer automatiquement les vrais parcours de soins, avec leurs d\u00e9tours, leurs r\u00e9p\u00e9titions ou leurs ruptures. C\u2019est un peu comme dessiner une carte \u00e0 partir des trajets GPS de milliers de personnes : on d\u00e9couvre les chemins les plus utilis\u00e9s, les raccourcis, ou les zones d\u2019embouteillage.<\/em><\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udd0e D\u00e9cryptage : la simulation \u00e0 \u00e9v\u00e9nements discrets<\/strong><\/strong>
La simulation \u00e0 \u00e9v\u00e9nements discrets, c\u2019est un outil pour rejouer virtuellement le fonctionnement d\u2019un syst\u00e8me de soins, minute par minute, patient par patient. C\u2019est comme un simulateur d\u2019a\u00e9roport : chaque patient est un passager, chaque \u00e9tape (consultation, imagerie, hospitalisation) est une station, et le syst\u00e8me simule les files d\u2019attente, les retards, les saturations. Cela permet d\u2019\u00e9valuer des sc\u00e9narios sans risque pour le r\u00e9el.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udd0e D\u00e9cryptage : un mod\u00e8le probabiliste<\/strong><\/strong><\/strong>
On peut repr\u00e9senter les parcours avec des diagrammes simples\u2026 ou des mod\u00e8les plus sophistiqu\u00e9s, capables d\u2019int\u00e9grer les probabilit\u00e9s de transition d\u2019un \u00e9tat \u00e0 un autre. Ces mod\u00e8les aident \u00e0 simuler les situations les plus fr\u00e9quentes comme les plus rares. On parle aussi de mod\u00e8le stochastique (par opposition \u00e0 d\u00e9terministe).<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udd0e D\u00e9cryptage : un jumeau num\u00e9rique<\/strong>
Un jumeau num\u00e9rique, c\u2019est un mod\u00e8le informatique d\u2019un service de soins ou d\u2019un protocole th\u00e9rapeutique, qu\u2019on peut manipuler virtuellement pour tester des id\u00e9es avant de les mettre en \u0153uvre dans la r\u00e9alit\u00e9. Aliment\u00e9 par des donn\u00e9es de vie r\u00e9elle, et combin\u00e9 \u00e0 la simulation \u00e0 \u00e9v\u00e9nements discrets, c\u2019est un outil moderne et complet pour l\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision en r\u00e9actions aux al\u00e9as qui surviennent chaque minute. C\u2019est un simulateur, tr\u00e8s utile avant de se lancer pour de vrai.<\/em><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Chez DALI, on nous pose r\u00e9guli\u00e8rement une question simple en apparence : \u00ab\u202fPouvez-vous nous aider \u00e0 mod\u00e9liser le parcours de soin de ces patients ?\u202f\u00bb La premi\u00e8re id\u00e9e qui vient en t\u00eate, c\u2019est souvent celle d\u2019un sch\u00e9ma\u202f: des bo\u00eetes, des fl\u00e8ches, un ordre logique d\u2019\u00e9tapes. Une sorte de carte mentale ou de process en ligne droite. Et pourtant\u2026 cette image intuitive est largement insuffisante pour capturer la complexit\u00e9 r\u00e9elle des parcours de sant\u00e9. Dans cet … <\/p>\n

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