医療不正データアナリスト—米国ハイブリッド勤務
Palantir、SQL、Pythonを使用して退役軍人省の医療データを分析し、不正、無駄、濫用を特定します。 検知ルールの作成、異常調査、ダッシュボード構築を行い、VHA不正迅速対応センター向けに優先順位付きのリードを作成します。
仕事内容
- 不正、無駄、濫用の手法に関するビジネスルールとアルゴリズムロジックを策定、テスト、文書化する
- 医療提供者のリスクスコアリングと案件優先順位付けの基準策定に貢献する
- 退役軍人省のPalantirプラットフォームで、データパイプラインやシステム連携を含むソリューションを設定、開発、展開する
- 請求、加入、除外の記録を統合し、統合されたProvider 360ビューを作成する
- 異常検知と医療ネットワーク分析を支援する
- War Roomの意思決定資料と優先順位付きリードリスト向けに週次分析を作成する
- 連邦医療データを抽出、準備、分析し、不正、無駄、濫用を特定する
- 請求審査ワークペーパーの作成を支援する
- 検知ルールをバックテストし、適合率を監視し、品質保証と是正措置計画を支援する
- 連邦ベンチマーキングを支援し、VHAの分析をCMSのデータおよび手法に整合させる
- 四半期ごとの不正傾向、不適切な支払いの削減、リスクガバナンス、経営層向け報告に使用するダッシュボード、可視化、レポートデータを作成する
- ルール仕様、受け入れ基準、分析手法を記録する
- 退役軍人省の職員がWar Room分析を自立して運用できるよう訓練する
- 分析・テクノロジープログラムディレクターおよびシニアデータアナリストに報告し、助言および分析支援を提供する。ただし、最終的な意思決定権は政府職員が保持する
応募要件
- 米国で就労する法的資格があること
- Tier 2/中程度の身元調査(MBI)に合格し、退役軍人省のPIVカードを取得できること
- 情報技術、コンピューターサイエンス、またはデータサイエンス、統計学、医療情報学などの関連分野の学士号
- Medicare、Medicaid、VHAデータなど、連邦医療データの分析経験2~5年
- 医療データ分析向けのビジネスルール開発経験
- SQLおよびPythonの高いコーディングスキル、またはPySparkやRの同等の経験
- 分析プラットフォーム、データパイプライン、変換処理、ダッシュボードに関する知識
- 請求種別、CPT/HCPCSおよびICD-10コード、NPI、医療提供者・受益者記録を含む医療請求データの実務知識
- HIPAAおよび退役軍人省のプライバシー要件に従ってPHIや機微情報を扱えること
- 必要な退役軍人省TMS研修を修了できること
福利厚生
- アファーマティブ・アクションおよび機会均等雇用主
- 最終的な意思決定権は政府職員が保持する
