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Le projet de recherche tente de réduire l’impact de l’absentéisme et des arrêts de travail (chez le personnel de soins) sur la qualité des services proposés dans les hôpitaux. Pour cela, des emplois du temps optimisés seront générés à l’aide de nouveaux indicateurs. Ces indicateurs seront créés avec des algorithmes issus de l’intelligence artificielle à partir des données historiques sur les quarts de travail, dont l’absentéisme et les arrêts de travail. Par exemple, nous pourrons identifier (prédire) le quart de travail présentant le plus de probabilité d’être en sous-effectif et compenser ce risque en affectant un plus grand nombre de collaborateurs. L’objectif final est d’améliorer le bien-être au travail du personnel de soins en réduisant la surcharge liée au manque de personnel et de faciliter la tâche des gestionnaires dans la réalisation des emplois du temps.
Sara Séguin;Julien Maître;Maud-Christine Chouinard;Marie-Eve Poitras
Timesphere
Mathematics
Information and cultural industries; Professional, scientific and technical services
Université du Québec à Chicoutimi
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