Dans cet article nous présentons un algorithme génétique pour résoudre des problèmes de planification dans le domaine de la santé, pour optimiser le parcours patient. Nous présentons également plusieurs mesures de la diversité de la population de l'algorithme génétique afin de développer des techniques pour contrer la convergence trop rapide des individus vers des optimums locaux. Nous avons comparé les résultats obtenus avec l'algorithme génétique aux solutions optimales obtenues avec CPLEX et aux meilleures solutions trouvées par un algorithme ALNS.