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Challenges
En tant que directrice générale des spécialisations en médecine à l’Université Washington, Tia Drake est responsable du suivi des résultats de plus de 100 programmes de formation médicale accrédités par l’Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) et d’environ 70 programmes non accrédités. Le processus s’appuie sur de nombreuses données. Il utilise les résultats des enquêtes de l’ACGME auprès des résidents, des boursiers et des professeurs, ainsi que les citations, les résultats des examens de certification et les données institutionnelles provenant d’hôpitaux distincts et des ressources du programme.
Il y a plusieurs années, Tia Drake a su qu’il était temps que l’examen annuel des programmes de formation de son département effectue une évolution numérique afin de devenir un processus permettant d’obtenir un récapitulatif de haut niveau de tous les programmes subventionnés. En l’état actuel des choses, la collecte des données pour le processus d’examen était alors effectuée manuellement, ce qui nécessitait beaucoup de temps et de ressources. Plus de 170 programmes devaient être examinés et pour chacun d’eux. Mme Drake devait rechercher des données provenant de sources distinctes et les compiler dans des feuilles de calcul pour les soumettre à l’examen du conseil d’accréditation de l’université. Le processus complet nécessitait jusqu’à trois semaines pour rassembler les données nécessaires, et cela était suivi d’une séance de travail en vue de déterminer les domaines à améliorer. De plus, en l’absence d’une vue d’ensemble claire de la situation des programmes, le même type d’analyse était appliqué à chaque programme.
Solutions
Pour transformer le processus d’examen, Tia Drake savait qu’un tableau de bord de Tableau donnerait à la direction de son établissement une image claire de la supervision des programmes d’enseignement médical supérieur, tant sur le plan organisationnel que granulaire.
« Nous avions besoin très rapidement d’obtenir un aperçu général de tous ces programmes de formation et de pouvoir examiner non seulement un programme de formation, mais l’ensemble de l’institution, puis le département, et enfin comparer les départements entre eux, explique Mme Drake. Toutes ces solutions semblaient efficaces, et offraient quelque chose que nous n’avions jamais été en mesure de faire. »
Tia Drake était attirée par les fonctionnalités de bout en bout de l’architecture d’accélération de Data Rocket. Grâce à Data Rocket, Talend intègre des données provenant de toute l’entreprise dans le Snowflake Data Cloud. Une fois dans le Data Cloud, les données intégrées sont accessibles par le biais de Tableau pour les utilisateurs de toute l’organisation.
Data Rocket a considérablement augmenté la productivité de l’examen des programmes. Avec les tableaux de bord de Tableau, les programmes sont représentés visuellement en vert, jaune et rouge. Le jaune et le rouge signalent des problèmes potentiels qui peuvent nécessiter un examen plus approfondi ou une action institutionnelle avant l’intervention de l’organisme d’accréditation. En termes médicaux, Tia Drake compare la nouvelle approche au fait d’utiliser un scalpel au lieu d’une masse.
« Je préfère consacrer plus de temps à un petit nombre de programmes qui ont besoin d’aide, estime Tia Drake. Au lieu de passer du temps sur plus de 170 programmes, nous pouvons immédiatement examiner les possibilités d’amélioration. Nous pouvons consacrer notre temps à déceler les problèmes, à affecter des ressources et à nous assurer que nos professeurs disposent du soutien dont ils ont besoin. Pour encadrer un programme peu performant, il faut d’abord avoir une idée claire de sa nature. »
Grâce à Data Rocket, Tia Drake et l’équipe de direction institutionnelle de l’Université Washington seront finalement en mesure de comparer les résultats des données d’une année sur l’autre, puis de repérer les possibilités d’amélioration et d’envisager des évolutions à partir de résultats concluants.
« À mesure que nous avançons sur cinq ans, voire trois ans, la possibilité de superposer les données sur trois ans et de voir les tendances va faire une grande différence dans notre prise de décision stratégique », explique Tia Drake.
Grâce à la possibilité de faire le suivi des résultats positifs à long terme des programmes, Data Rocket aidera l’Université Washington à se concentrer sur son objectif ultime : former les meilleurs médecins, chercheurs, éducateurs et professionnels de la santé publique.
« Nous savons que nous avons les meilleurs programmes de base et les programmes de formation les mieux structurés et de la plus haute qualité, estime Tia Drake. Ces données nous indiquent où sont nos forces et nos faiblesses, afin que nous sachions comment rassembler les gens pour obtenir les ressources dont nous avons besoin pour devenir meilleurs… et non pas simplement compétents. Nous voulons exceller. Data Rocket nous fournit les données qui nous permettent d’affirmer en quoi nous excellons. »
