Machinify, sağlık sigortası planlarında ödeme doğruluğunu geliştirmeye odaklanan bir sağlık hizmetleri yapay zekâ platformu ve hizmetleri şirketidir. Yapay zekâ işletim sistemi; hasar taleplerini, tıbbi kayıtları, sözleşmeleri ve poliçeleri bir araya getirerek temel modelleri göreve özgü aracılarla birleştirir ve kodlama, ödeme doğruluğu, geri kazanımlar ile maliyetlerden kaçınma süreçlerini destekler. Machinify, kurum içi, hibrit ve tamamen yönetilen kurulum seçenekleri sunar; 85’ten fazla müşteriye hizmet verir ve 270 milyon üyenin sağlık kapsamını kapsar. Şirket, yıllık 6 milyar doların üzerinde maliyet önleme ve geri kazanım sağladığını bildirmektedir.
Kıdemli Hasar Düzenleme İçerik Uzmanı – Machinify (Uzaktan, ABD)
Machinify’nin yapay zekâ destekli sağlık ödemeleri doğruluk platformu için kodlama içeriği geliştirip doğrulayın. Düzenleme doğruluğunu, tasarrufu ve müşteri sonuçlarını iyileştirmek için Ürün ve Veri Bilimi ekipleriyle çalışın.
Açıklama
- CPT ve HCPCS güncellemeleri, ICD-10-CM kılavuzları, NCCI tabloları, CMS materyalleri, uzmanlık alanı rehberleri ve ödeme yapan kuruluşların politikaları dâhil olmak üzere güvenilir kodlama ve geri ödeme kaynaklarını araştırın.
- Kodlama kurallarını, klinik rehberliği ve geri ödeme politikalarını hassas, test edilebilir düzenleme mantığına dönüştürün.
- Her düzenlemenin kaynaklarını, gerekçesini ve kapsamını kaydedin.
- Genel olarak uygulanabilir içerikleri, belirli müşterilere özgü politikalardan ayırın.
- Kodlar, politikalar ve performans değiştikçe içeriği güncelleyin; gerektiğinde revizyon veya kullanımdan kaldırma önerin.
- Düzenleme fikirlerini test etmek, fırsatları değerlendirmek ve eşleşme oranlarını, yanlış pozitifleri ve tasarrufları tahmin etmek için hasar verilerini analiz edin.
- Eksikleri, gereğinden fazla düzenlemeleri ve kaçırılan fırsatları bulmak için düzenleme çıktılarını ve üretim sonuçlarını inceleyin.
- Doğruluğu, eşleşme oranlarını, yanlış pozitifleri, itirazları, bozulan kararları, sağlık hizmeti sağlayıcılarında oluşan sürtüşmeyi ve gerçekleşen tasarrufları izleyin.
- Gereksinimler, mantık tanımları ve test senaryoları üzerinde Ürün, Mühendislik ve Veri Bilimi ekipleriyle çalışın.
- Veri bilimcilerine çalışmaları için gereken klinik ve kodlama bağlamını sağlayın.
- Araştırma, keşif, içerik oluşturma ve kalite incelemesi için büyük dil modelleri dâhil yapay zekâ araçlarını değerlendirin.
- Yapay zekâ tarafından üretilen içeriği uzman görüşüyle değerlendirin ve inceleme standartları oluşturun.
- İçeriğin gerekçesini, dayanaklarını ve beklenen etkisini müşterilere ve çalışma arkadaşlarınıza açıklayın.
- Müşteri politikalarının incelenmesine, düzenleme onaylarına ve itirazlara destek olun.
- Müşteri geri bildirimlerini ve operasyonel içgörüleri içerik yol haritası planlamasına dâhil edin.
- Machinify’nin içerik portföyü, kaynak kitaplığı, teknolojisi ve geliştirme süreci hakkında bilgi edinin.
- Verilerle doğrulanmış fikirleri ilerleterek bir içerik alanına araştırmadan üretime kadar liderlik edin.
Gereksinimler
- Hasar düzenleme, klinik kodlama, ödeme bütünlüğü veya ödeme yapan kuruluş politikaları alanında en az 7 yıl deneyim; düzenleme yazma veya doğrulama konusunda uygulamalı deneyim dâhil.
- CPC, CCS, CCS-P, CPMA veya CIC gibi geçerli bir kodlama sertifikası ya da kapsamlı kodlama deneyimiyle birlikte RN veya başka bir klinik lisans.
- CPT, HCPCS, ICD-10-CM, değiştiriciler, NCCI, MUE’ler, kodlama kılavuzları ve belgelendirme gereklilikleri hakkında güncel ve derinlemesine bilgi.
- Ücret tarifeleri, DRG’ler, APC’ler ile profesyonel ve tesis faturalandırması gibi geri ödeme yöntemlerine ilişkin çalışma bilgisi.
- CMS el kitapları, NCD ve LCD’ler, AMA rehberliği ve ödeme yapan kuruluş politikaları dâhil birincil kaynakları bulma ve yorumlama deneyimi.
- Güçlü analitik beceri ve varsayımları sınamak, sonuçları ölçmek için hasar verileri ile SQL, Excel veya benzeri araçları kullanma deneyimi.
- Ürün, Mühendislik, Veri Bilimi veya diğer işlevler arası ekiplerle çalışma deneyimi.
- Açık ve anlaşılır yazma becerisi; karmaşık klinik ve kodlama mantığını klinik uzmanı olmayan kişilere açıklayabilme.
- Yapay zekâ araçlarına ilgi ve bunları günlük içerik çalışmalarında kullanmaya istekli olma.
- Sağlam muhakeme ve hızlı tempolu, büyüyen bir ortamda çalışabilme.
- Hasar düzenleme, ödeme bütünlüğü veya sağlık teknolojisi şirketinde deneyim tercih edilir.
- Ticari sigorta, Medicare Advantage ve Medicaid iş kollarında deneyim tercih edilir.
- Doğrudan hasta bakımını içeren klinik geçmiş tercih edilir.
- Ürün gereksinimleri veya mantık tanımları yazma deneyimi tercih edilir.
- Hasar analizi için Python, SQL veya iş zekâsı araçlarını kullanma deneyimi tercih edilir.
- Sağlık planı müşterilerine içerik gerekçesi veya tasarruf analizleri sunma deneyimi tercih edilir.
Yan Haklar
- Ücretli izin, tatil günleri ve gönüllülük günleri.
- Sağlık, görme ve diş sigortası kapsamına uygunluk.
- Şirket katkılı 401(k) planına katılım.
- Esnek harcama hesapları.
- Öğrenim ücreti geri ödemesi.
- Şirket tarafından ödenen hayat sigortası.
- Şirket tarafından ödenen kısa süreli iş göremezlik teminatı.
- Şirket tarafından ödenen ebeveyn izni.
- Uzaktan ve hibrit çalışma seçenekleri.