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PenguinAi HCC Risk Adjustment

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Snowflake2026-01-06 更新2026-01-07 收录
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https://app.snowflake.com/marketplace/listing/GZT1Z288V3A
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官方服务:
资源简介:
The Penguin AI HCC Coding solution elevates risk-adjustment performance by combining contextual understanding of medical documentation with automated analysis to identify, confirm, and clarify diagnosis codes tied to CMS HCC models. Designed for Medicare Advantage and other risk-bearing entities, it delivers precise, audit-friendly insights that improve coding integrity, support compliant submissions, and strengthen overall RAF accuracy.
提供机构:
Penguin Ai
创建时间:
2025-12-18
原始信息汇总

PenguinAi HCC Native App 数据集概述

数据集名称

PenguinAi HCC Native App

提供商

Penguin Ai

主要功能

Hierarchical Condition Category (HCC) Coding & Risk Adjustment(分层条件类别编码与风险调整)

概述

该解决方案通过结合医疗文档的上下文理解和自动分析,来识别、确认和澄清与CMS HCC模型相关的诊断代码,从而提升风险调整性能。专为Medicare Advantage和其他风险承担实体设计,提供精确、便于审计的洞察,以提高编码完整性,支持合规提交,并增强整体RAF(风险调整因子)准确性。

业务需求

数据质量与清洗

通过自动清洗、标准化和丰富临床文档,再应用CMS-HCC逻辑,提升数据质量。在Snowflake内原生运行,可检测不同数据源中缺失、不一致或模糊的诊断信息,并将其规范化为高完整性、可用于分析的格式。

风险分析

通过在Snowflake内直接提供精确、具有上下文感知的成员疾病负担洞察来加强风险分析。该应用评估临床文档,识别经过验证的HCC状况,并突出可能影响RAF准确性的差距或差异。

经济影响分析

通过在Snowflake内直接提高运营效率和收入完整性,支持全面的经济影响分析。通过自动化文档解读、状况验证和HCC代码推荐,减少人工审核工作量,最小化返工,并加速处理吞吐量。

监管报告

通过在Snowflake的治理环境中直接生成准确、完整和透明的风险调整输出,加强监管报告。该应用标准化临床数据,根据CMS要求验证记录的状况,并生成符合监管期望、便于审计的编码建议。

安全

  • 原生应用框架安全设计:此应用经过了Snowflake安全审查。
  • 基于角色的访问控制:您的数据受Snowflake基于角色的访问控制保护。
  • 安装后建议权限:提供商建议根据需要授予账户级别权限、对象权限、连接和应用事件权限。

定价

Penguin Ai HCC sales led offer

类别

  • AI & ML
  • Cortex AI Ready
  • Data Quality and Cleansing
  • Economic Impact Analysis
  • Health and Life Sciences
  • Regulatory Reporting
  • Risk Analysis

联系方式

  • 销售:hello@penguinai.co
  • 支持:support@penguinai.co

地理覆盖范围

  • USA (All States)
  • 51 More (By state)

云区域可用性

AWS

  • Canada (Central)
  • South America (Sao Paulo)
  • US East (Commercial Gov - N. Virginia)
  • US East (N. Virginia)
  • 10 More

法律条款

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关于 Penguin Ai

Penguin AI 是一个专注于医疗保健的生成式AI平台,部署“数字工作者”来自动化复杂的支付方和提供方工作流程,例如事先授权、理赔裁决、HCC编码和临床文档记录。该平台结合了小语言模型、临床推理和深入的EHR/理赔集成,以提高准确性、减少管理负担并加速收入周期绩效。

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