Ang Machinify ay isang kumpanya ng AI platform at serbisyo sa pangangalagang pangkalusugan na nakatuon sa pagpapahusay ng integridad ng mga pagbabayad para sa mga health plan. Pinagsasama ng AI operating system nito ang mga claim, rekord medikal, kontrata, at patakaran, gamit ang mga foundation model at agent na partikular sa gawain upang suportahan ang coding, katumpakan ng pagbabayad, pagbawi ng pondo, at pag-iwas sa gastos. Nag-aalok ang Machinify ng insourced, hybrid, at ganap na pinamamahalaang deployment, nagsisilbi sa mahigit 85 customer at sumasaklaw sa 270 milyong miyembro. Iniulat ng kumpanya ang mahigit 6 bilyong dolyar na taunang naiwasang gastos at nabawing pondo.
Senior na Espesyalista sa Nilalaman ng Pag-edit ng Claim – Machinify (Remote, US)
Bumubuo at nagpapatunay ng coding content para sa AI-powered na healthcare payment integrity platform ng Machinify. Nakikipagtulungan sa Product at Data Science upang pagbutihin ang katumpakan ng pag-edit, matitipid, at mga resulta para sa kliyente.
Estados Unidos$135,000 – $165,000 / taon
RemoteFull-timeSeniorLeadKinakailangang Wika: InglesTagapamahala ng marketing ng nilalamanPaglalarawan
- Sinasaliksik ang mga mapagkakatiwalaang sanggunian sa coding at reimbursement, kabilang ang mga update sa CPT at HCPCS, mga alituntunin sa ICD-10-CM, talahanayan ng NCCI, materyales ng CMS, gabay ng espesyalisasyon, at mga patakaran ng payer.
- Isinasalin ang mga tuntunin sa coding, gabay klinikal, at patakaran sa reimbursement tungo sa eksakto at masusubok na edit logic.
- Itinatala ang mga pinagmulan, batayan, at saklaw ng bawat pag-edit.
- Ibinubukod ang content na malawak ang saklaw mula sa mga patakarang partikular sa indibidwal na kliyente.
- Ina-update ang content habang nagbabago ang mga code, patakaran, at performance, at nagrerekomenda ng pagbabago o pagtatanggal kung angkop.
- Sinusuri ang data ng claim upang subukan ang mga konsepto sa pag-edit, tasahin ang mga oportunidad, at tantiyahin ang hit rate, false positive, at matitipid.
- Sinusuri ang mga output ng edit at resulta sa produksyon upang matukoy ang mga puwang, sobrang pag-edit, at mga napalampas na oportunidad.
- Sinusubaybayan ang katumpakan, hit rate, false positive, apela, pagbawi ng pasya, pasaning dulot sa provider, at aktuwal na natipid.
- Nakikipagtulungan sa Product, Engineering, at Data Science sa mga requirement, espesipikasyon ng logic, at test case.
- Nagbibigay sa mga data scientist ng klinikal at coding na kontekstong kailangan nila sa trabaho.
- Tinatasa ang mga AI tool, kabilang ang malalaking modelo ng wika, para sa pananaliksik, pagtuklas, paglikha ng content, at pagsusuri ng kalidad.
- Ginagamit ang ekspertong pagpapasya upang tasahin ang content na ginawa ng AI at magtakda ng mga pamantayan sa pagsusuri.
- Ipinapaliwanag sa mga kliyente at kasamahan ang batayan ng content, ebidensiya, at inaasahang epekto.
- Tumutulong sa pagsusuri ng mga patakaran ng kliyente, pag-apruba ng mga edit, at mga apela.
- Isinasama ang feedback ng kliyente at mga pananaw sa operasyon sa pagpaplano ng roadmap ng content.
- Pinalalawak ang kaalaman tungkol sa portfolio ng content, library ng mga sanggunian, teknolohiya, at proseso ng pagbuo ng Machinify.
- Pinangungunahan ang isang larangan ng content mula pananaliksik hanggang produksyon, at isinusulong ang mga konseptong napatunayan ng data.
Mga Kinakailangan
- Hindi bababa sa 7 taong karanasan sa pag-edit ng claim, clinical coding, payment integrity, o patakaran ng payer, kabilang ang aktuwal na pag-akda o pagpapatunay ng mga edit.
- Aktibong kredensyal sa coding gaya ng CPC, CCS, CCS-P, CPMA, o CIC, o lisensyang RN o iba pang lisensyang klinikal na may malawak na karanasan sa coding.
- Napapanahon at malalim na kaalaman sa CPT, HCPCS, ICD-10-CM, mga modifier, NCCI, MUE, mga alituntunin sa coding, at mga kinakailangan sa dokumentasyon.
- Praktikal na kaalaman sa mga paraan ng reimbursement gaya ng fee schedule, DRG, APC, at pagsingil para sa mga propesyonal at pasilidad.
- Karanasan sa paghahanap at pagpapakahulugan ng mga pangunahing sanggunian, kabilang ang mga manwal ng CMS, NCD at LCD, gabay ng AMA, at mga patakaran ng payer.
- Malakas na kakayahang magsuri at karanasan sa paggamit ng data ng claim at SQL, Excel, o katulad na mga tool upang subukan ang mga palagay at sukatin ang mga resulta.
- Karanasan sa pakikipagtulungan sa Product, Engineering, Data Science, o iba pang mga cross-functional na team.
- Malinaw na kasanayan sa pagsulat at kakayahang magpaliwanag ng masalimuot na klinikal at coding na logic sa mga hindi klinikal na tagapakinig.
- Interes sa mga AI tool at kahandaang gamitin ang mga ito sa pang-araw-araw na trabaho sa content.
- Mahusay na pagpapasya at komportableng magtrabaho sa mabilis at lumalagong kapaligiran.
- Mas pinipili ang karanasan sa kumpanya ng claims editing, payment integrity, o teknolohiyang pangkalusugan.
- Mas pinipili ang karanasan sa mga linya ng negosyong komersyal, Medicare Advantage, at Medicaid.
- Mas pinipili ang klinikal na karanasang may direktang pangangalaga sa pasyente.
- Mas pinipili ang karanasan sa pagsulat ng mga requirement ng produkto o espesipikasyon ng logic.
- Mas pinipili ang karanasan sa paggamit ng Python, SQL, o mga business intelligence tool para sa pagsusuri ng claim.
- Mas pinipili ang karanasan sa paglalahad ng batayan ng content o pagsusuri ng matitipid sa mga kliyenteng health plan.
Mga Benepisyo
- May bayad na leave, mga holiday, at araw para sa pagboboluntaryo.
- Kwalipikado para sa saklaw na pangkalusugan, paningin, at dental.
- Paglahok sa 401(k) plan na may katumbas na kontribusyon mula sa kumpanya.
- Flexible spending account.
- Reimbursement para sa matrikula.
- Life insurance na binabayaran ng kumpanya.
- Short-term disability coverage na binabayaran ng kumpanya.
- Bayad na parental leave mula sa kumpanya.
- Mga opsyon sa remote at hybrid na trabaho.