Programmes de génie aux études supérieures

microprogramme en Modélisation des systèmes de santé

Responsable

Monsieur Louis-Martin Rousseau (514) 340-4711, poste 4569, courriel : louis‑martin.rousseau@polymtl.ca, professeur agrégé au département de mathématique et de génie industriel.

But du programme

Ce microprogramme s’adresse aux personnes désirant parfaire leurs connaissances ou désirant développer de nouveaux savoir-faire reliés au domaine de l’ingénierie et de la modélisation des systèmes de santé.

Objectifs spécifiques au microprogramme

Ce microprogramme met l'accent sur l'acquisition de connaissances technologiques et scientifiques pour concevoir et améliorer les processus des systèmes de santé. Il vise à donner une formation de niveau avancé sur les aspects technologiques, économiques et organisationnels de la conception et de la modélisation des activités de services en santé.

Attestation

Ce microprogramme conduit à l'obtention d'une attestation d'études supérieures en Modélisation des systèmes de santé.

Dispositions particulières

  • Ce microprogramme peut faire partie du programme de DESS en Technologie qui nécessite le cumul de 2 ou 3 microprogrammes plus, si nécessaire, un projet de 3crédits.
  • Le microprogramme en Modélisation des systèmes de santé doit être terminé dans un délai de 2 ans.

Remarques: Tous les cours de ce microprogramme sont offerts simultanément à la clientèle régulière de maîtrise et de doctorat et à des ingénieurs ou professionnels en exercice.

Conditions d'admission

  • Être détenteur d'un baccalauréat en ingénierie ou d’un diplôme jugé équivalent par l’École Polytechnique;

ou

  • être détenteur d’un diplôme universitaire de nature scientifique et posséder une formation jugée suffisante par l’École;

et

  • avoir obtenu une moyenne cumulative d’au moins 2,50 (système de 4points) dans ses études de 1er cycle, ou l’équivalent agréé par l’École.

Un candidat peut demander une dérogation à cette règle en présentant à l’appui de sa demande un dossier mettant en évidence ses aptitudes à la poursuite d’études de deuxième cycle (expérience professionnelle pertinente, études subséquentes à l’obtention de son grade de premier cycle).

Structure du programme

Le microprogramme comporte 12 crédits.

Programme

Cours obligatoires (6 crédits)

NoteSigleTitreCrédits
 GBM6112Services de santé et hospitaliersN/D
  MTH6417 Optimisation des ressources en santé 3

Cours thématiques (6 crédits au choix)

NoteSigleTitreCrédits
  IND6202A Simulation des systèmes à événements discrets 3
  MTH8301 Planification et analyse stat. d'expériences 3
  MTH8302 Analyse de régression et analyse de variance 3
  MTH8442 Ordonnancement de la production 3
  MTH8414 Outils de recherche opérationnelle en génie 3

 

 

Description des cours

BA = baccalauréat       ES = études supérieures       CE = certificat

ES  IND6202A  Simulation des systèmes à événements discrets  [détails] 

Nombre de crédits : 3  (3 - 0 - 6)
Département : Mathématiques et génie ind.
Préalable(s) :
Corequis :

Concepts et techniques de modélisation en simulation des systèmes à événements discrets. Mécanisme du simulateur : état, file d'événements, contrôle du temps et structure de données. Conduite d'un projet de simulation : identification des objectifs, du contexte, des variables de décisions, des critères d'évaluation. Génération de nombres aléatoires. Acquisition des données et identification des lois. Phénomènes non indépendants, markoviens. Validation des résultats, plans d'expérience simples. Contexte de l'évaluation (multicritère, multi contextes, multi acteurs). Logiciel de simulation, langage de simulation et application dans différents domaines.

Manuel(s) :
Notes :
Responsable(s) : Soumaya Yacout
Site Web : http://moodle.polymtl.ca/course/view.php?name=IND6202A

ES  MTH6417  Optimisation des ressources en santé   [détails] 

Nombre de crédits : 3  (3 - 1.5 - 4.5)
Département : Mathématiques et génie ind.
Préalable(s) :
Corequis :

Organisation des secteurs en santé communautaire et en milieu hospitalier. Problèmes d'optimisation des ressources humaines : planification et établissement des horaires, de la charge et des équipes de travail. Problèmes d'optimisation des ressources matérielles : gestion des lits, des blocs opératoires et des unités de soins. Modélisation mathématique et méthodes de résolution : programmation linéaire en nombres entiers et recherche locale.

Manuel(s) :
Notes :
Responsable(s) : Nadia Lahrichi

ES  MTH8301  Planification et analyse stat. d'expériences   [détails] 

Nombre de crédits : 3  (3 - 0 - 6)
Département : Mathématiques et génie ind.
Préalable(s) : MTH2302B et 70 crédits pour les étudiants au baccalauréat
Corequis :

Étude et optimisation des processus, principes de base en expérimentation, terminologie, expériences comparatives, principales méthodes d'assignation des traitements, analyse de la variance d'expériences avec un seul facteur, analyse diagnostique des résidus, expériences avec plusieurs facteurs, conception de plans fractionnaires, niveau de résolution d'un plan, autres types de plans, analyse de la variance de plans complets et des plans fractionnaires, calcul des effets, tests d'hypothèses, modèles de prédiction, méthodes graphiques de présentation des résultats, conception et analyse de plans en blocs, analyse de covariance, méthodologie des surfaces de réponse, fonctions de désirabilité, conception robuste de Taguchi, plans optimaux, plans avec contraintes, plans pour les mélanges, expériences en unités divisées, plans en mesures répétées, plans avec facteurs aléatoires, plans sur ordinateur pour les codes numériques et la simulation.

Manuel(s) :
Notes :
Responsable(s) : Bernard Clément
Site Web : http://www.groupes.polymtl.ca/mth6301/

ES  MTH8302  Analyse de régression et analyse de variance   [détails] 

Nombre de crédits : 3  (3 - 0 - 6)
Département : Mathématiques et génie ind.
Préalable(s) : 70 crédits pour les étudiants au baccalauréat
Corequis :

Classification des modèles statistiques, modèle de régression avec un prédicteur, analyse de la variance, tests d'hypothèses, prédictions, analyse diagnostique des résidus, mesures correctives, transformations, modèles de régression multiple, estimation des paramètres, analyse de la variance, tests d'hypothèses, prédictions, problème de multicolinéarité, méthodes de sélection de prédicteurs pour la construction de modèles, identification d'observations influentes, modèles avec prédicteurs catégoriques, modèle de régression logistique, modèles non linéaires, régression PLS, modèle d'analyse de la variance avec un facteur, analyse des moyennes, modèles d'analyse de la variance avec deux facteurs croisés, facteurs emboîtés, facteurs blocs, analyse de covariance, modèles d'analyse de variance avec trois facteurs et plus, modèles avec plusieurs variables de réponse, analyse de variance multidimensionnelle, modèle à mesures répétées, introduction à la fouille de données.

Manuel(s) :
Notes :
Responsable(s) : Bernard Clément

ES  MTH8414  Outils de recherche opérationnelle en génie   [détails] 

Nombre de crédits : 3  (3 - 1.5 - 4.5)
Département : Mathématiques et génie ind.
Préalable(s) : 70 crédits pour les étudiants au baccalauréat
Corequis :

Résolution de problèmes en ingénierie à l'aide des techniques de la recherche opérationnelle : programmation linéaire et non linéaire, programmation linéaire en nombres entiers, flots dans les réseaux, méthodes heuristiques et métaheuristiques, génération de colonnes, programmation par contraintes. Langages de modélisation. Logiciels d'optimisation mathématique. Applications en ingénierie et logistique.

Manuel(s) :
Notes :
Responsable(s) : Louis-Martin Rousseau

ES  MTH8442  Ordonnancement de la production   [détails] 

Nombre de crédits : 3  (3 - 0 - 6)
Département : Mathématiques et génie ind.
Préalable(s) : 70 crédits pour les étudiants au baccalauréat
Corequis :

Problèmes de planification de la production et modèles de programmation linéaire. Description des problèmes d'ordonnancement de la production en ateliers classiques. Classification des problèmes : à une machine, machines parallèles, ateliers à cheminement unique et à cheminement multiple. Cas particuliers pouvant se résoudre par des algorithmes optimaux simples. Méthodes générales pour résoudre les cas plus complexes de façon optimale : programmation mathématique, séparation et évaluation progressive, énumération implicite. Méthodes approximatives : méta-heuristiques, programmation par contraintes, affectations selon des règles de décision. Problème de gestion de projets avec ou sans contraintes de ressources. Applications industrielles.

Manuel(s) :
Notes :
Responsable(s) : François Soumis

Pour des informations supplémentaires

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C.P. 6079, succursale Centre-ville
Montréal (Québec) CANADA, H3C 3A7
Téléphone : 514 340-4724
Télécopieur : 514 340-5836
Courriel : registraire@polymtl.ca
Pavillon : Principal
Local : A-201

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