Claims Data Integrations

Chez Twin Health, nous permettons aux gens de inverser, prévenir, et améliorer les maladies métaboliques chroniques. Notre Whole Body Digital Twin™ innovant est une représentation dynamique du métabolisme unique de chaque personne, construit à partir de milliers de points de données collectés quotidiennement via des capteurs non invasifs et des préférences auto-déclarées. Cette technologie de pointe établit une nouvelle norme de soins, permettant aux médecins et aux patients de prendre des décisions personnalisées basées sur les données.

Notre équipe passionnée et talentueuse est animée par la mission d'améliorer la santé et le bonheur de nos membres. Nous cultivons une culture qui permet à chaque membre de l'équipe de créer des impacts significatifs pour nos membres, partenaires et l'entreprise, tout en profitant de leurs expériences de travail. Reconnu comme Innovateur de l'Année par l'Employer Health Innovation Roundtable (EHIR), et inclus dans le CB Insights Digital Health 150 de 2021 et les Built In's 2022 Best Places To Work Awards, Twin Health est soutenu par des fonds de capital-risque de premier plan tels qu'ICONIQ Growth, Sequoia et Sofina. Nos partenariats avec des employeurs de premier plan, y compris Blackstone et Berkshire Hathaway, nous aident à développer des services aux États-Unis et à l'international pour faire face à la crise mondiale des maladies métaboliques chroniques.

Rejoignez-nous pour révolutionner les soins de santé et créer l'entreprise de santé numérique la plus percutante au monde !

Êtes-vous enthousiaste à l'idée de faire une différence dans la santé et le bonheur des gens ? Twin Health se développe rapidement à travers les fournisseurs de soins de santé à l'échelle nationale aux États-Unis ainsi qu'en Inde. Nous recherchons un professionnel de la technologie de la santé pratique pour rejoindre notre équipe en pleine croissance en tant que Manager, Partner Data Systems and Operations pour prendre en charge l'ensemble du processus de gestion des données de réclamations et d'éligibilité et pour soutenir les intégrations avec d'autres produits de santé.

• Développer une compréhension approfondie des flux de données médicales pour les données de réclamations médicales/fournisseurs et la gestion des avantages pharmaceutiques/réclamations pharmaceutiques.
• Engager avec les partenaires, clients et vendeurs de gestion des avantages pour obtenir les fichiers de données pertinents.
• Expliquer les concepts de données et imposer les exigences de données aux parties prenantes techniques et non techniques des clients.
• Standardiser les modèles de fichiers de données grâce à des relations solides avec les partenaires et les clients.
• Travailler avec les équipes de réussite des partenaires et de mise en œuvre de Twin Health pour établir et maintenir les flux de données nécessaires.
• Soutenir et maintenir un entrepôt de données basé sur le cloud qui gère les données de réclamations et d'éligibilité, en construisant les métriques et rapports nécessaires.
• Concevoir et développer des flux de données et des modèles pour l'entreposage de données et les rapports en libre-service.
• Créer des solutions d'acquisition et d'intégration de données évolutives pour répondre aux besoins de rapports et d'analyses d'affaires.
• Fournir un support technique pour intégrer les données de réclamations et d'éligibilité avec les systèmes informatisés de dossier médical (EHR/EMR) de santé.
• Implémenter des intégrations de santé en utilisant des transactions standard HL7 comme FHIR, CCDA et les mécanismes d'échange de données EDI X12.
• Automatiser et optimiser les charges de travail de traitement des données existantes pour l'intégration avec l'entrepôt de données d'entreprise et les applications en aval.
• Traduire les besoins commerciaux en modèles de données pour des solutions à long terme, évolutives et fiables.
• Utiliser les transactions standard HL7 telles que FHIR, 2.x, CCDA, XML, JSON, fichiers plats en utilisant Restful PI, SFTP et autres modalités pour l'échange de données.
• Assurer la qualité des données dans les ensembles de données des partenaires et les analyses connexes.
• Développer les meilleures pratiques pour les conventions de nommage standard et les pratiques de codage pour