Modèles prédictifs et de gestion de stock robustes pour la fourniture médicale

Ce projet de recherche collaborative vise à transformer la gestion des approvisionnements médicaux en passant d’une approche réactive à une gestion proactive des risques. En s’appuyant sur une synergie entre l’expertise académique et la réalité du terrain, l’initiative cherche à sécuriser la prestation de soins en minimisant les ruptures de stock critiques.
Le projet se déploie en deux volets majeurs : d’abord, une analyse de données massive (Big Data) utilisant l’apprentissage non supervisé pour cartographier la vulnérabilité de 17 500 fournitures médicales. Ensuite, une phase de co-création impliquant acheteurs et fournisseurs pour élaborer des stratégies de mitigation sur mesure (stocks de sécurité, prévisions partagées, substitution).

Faculty Supervisor:

Chahid Ahabchane

Student:

Partner:

Université de Carthage

Discipline:

Engineering

Sector:

Education

University:

Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue

Program:

Globalink Research Award

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