Cette compétence fournit un support à la décision pour les codeurs médicaux et les cliniciens en mappant les conditions chroniques extraites de notes narratives vers le modèle d'ajustement des risques CMS-HCC V28. Elle identifie les catégories de conditions hiérarchiques (HCC) candidates et estime le score du facteur d'ajustement du risque (RAF) basé sur les coefficients publics du CMS.
Utilisez cette compétence lors de l'analyse de notes cliniques pour faire ressortir les diagnostics ajustables au risque (recapture), pour mapper les codes ICD-10-CM vers les HCC V28, ou pour valider qu'un diagnostic dispose d'un support documentaire MEAT (Monitoré, Évalué, Analysé, Traité) suffisant.
Conçu pour les agents intégrés à la suite IA de santé locale OpenMed, s'exécutant généralement dans des environnements basés sur Python (Apple MLX, etc.) et compatible avec Codex, Claude Code ou des harnais d'agents cliniques personnalisés.
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