Lead Data Scientist - Clinical Informatics (Clinical Data Standards)

Wir bauen eine Welt der Gesundheit um jede Einzelperson – und gestalten ein vernetztes, bequemes und mitfühlendes Gesundheitserlebnis. Bei CVS Health® sind Sie von leidenschaftlichen Kollegen umgeben, die sich tief kümmern, mit Zielstrebigkeit innovieren, Verantwortung übernehmen und Sicherheit sowie Qualität in allem, was wir tun, priorisieren. Schließen Sie sich uns an und werden Sie Teil von etwas Größerem – helfen Sie dabei, die Gesundheitsversorgung für eine Person, eine Familie und eine Gemeinschaft gleichzeitig zu vereinfachen.

Das Analytics & Behavior Change (A&BC) Team von CVS Health ist eine Organisation, die daran arbeitet, einige der herausforderndsten Probleme an der Schnittstelle von Technologie und Gesundheitswesen zu lösen. A&BC nutzt fortschrittliche Analytik, klinische Informatik und hypothesengestützte Ansätze, um Daten in umsetzbare, kundenorientierte Erkenntnisse zu verwandeln, die Wachstum antreiben, Gesundheitsresultate verbessern und den Zugang zur Gesundheitsversorgung in allen Geschäftsbereichen von CVS Health erweitern. Unsere Teams entwickeln Produkte im Bereich Daten und KI der nächsten Generation, die CVS Health dabei unterstützen, gesündere Ergebnisse für über 100 Millionen Kunden zu erzielen.

Die A&BC-Organisation sucht nach einer Erweiterung ihres Clinical Data Science & AI-Teams. Schließen Sie sich uns an, während wir eine aufregende Reise antreten, um einen transformativen Wandel darin zu bewirken, wie CVS Health klinische Daten und Analytik nutzt, um der Marktführer im Bereich der Verbrauchergesundheit in den USA zu werden.

Als Lead Data Scientist - Clinical Informatics (Clinical Data Standards) sind Sie dafür verantwortlich, das klinische Datenrepository von CVS Health zu aktivieren, um die Ergebnisse über mehrere Geschäftsbereiche und Anwendungsfälle hinweg zu verbessern. Sie fungieren als Brücke zwischen klinischen Datenressourcen und den Analysten, Datenwissenschaftlern und Geschäftspartnern, die diese nutzen – und stellen sicher, dass die Daten zugänglich, gut dokumentiert, zweckmäßig und im Einklang mit klinischen und regulatorischen Standards stehen.

Verantwortlichkeiten

• Fungieren Sie als Fachexperte für klinische Daten, einschließlich CCD-Daten, mit tiefem Verständnis dafür, wie man diese Daten strukturiert und anwendet, um Probleme im Gesundheitswesen zu lösen.
• Entwerfen und pflegen Sie klinische Datenmodelle, Taxonomien und Klassifizierungsrahmen, die eine konsistente Interpretation und Nutzung klinischer Daten in der gesamten Organisation ermöglichen.
• Entwickeln und verwalten Sie den klinischen Datenfeature-Speicher, indem Sie Standards, Dokumentation und Best Practices festlegen, die die Nutzung klinischer Daten für nachgelagerte Analytik, Berichterstattung und KI/ML-Anwendungsfälle beschleunigen.
• Ermöglichen Sie Self-Service-Analytik, indem Sie gut dokumentierte, validierte und wiederverwendbare Datenressourcen (Tabellen, Ansichten, Merkmale) erstellen, die Analysten und Datenwissenschaftlern die unabhängige Arbeit mit klinischen Daten ermöglichen.
• Erstellen und pflegen Sie umfassende Daten-Dokumentationen, einschließlich Datenwörterbücher, Herkunft, Geschäftslogik, bekannte Einschränkungen und geeignete Nutzungshinweise für klinische Datensätze.
• Erstellen Sie Abfragen, Dashboards und Datenvisualisierungen, um Datenqualitätsmetriken, Datenverfügbarkeit und klinische Erkenntnisse effektiv an technische und nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren.
• Arbeiten Sie mit klinischen, operativen und geschäftlichen Stakeholdern zusammen, um deren Datenbedürfnisse zu verstehen, Anforderungen in Datenlösungen zu übersetzen und sicherzustellen, dass klinische Datenressourcen ihre analytischen Ziele erfüllen.
• Leiten und betreuen Sie Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Dateningenieure und geben Sie Anleitung zur Interpretation klinischer Daten, zur angemessenen Nutzung und zu Best Practices für die Arbeit mit Gesundheitsdaten.
• Richten Sie Datenqualitätsrahmen für klinische Daten ein, einschließlich Validierungsregeln, Anomalieerkennung und Überwachungsprozesse, um die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen.
• Übersetzen Sie klinische Konzepte in analytische Rahmenbedingungen, um sicherzustellen, dass Geschäftspartner die Möglichkeiten und Einschränkungen der verfügbaren klinischen Daten verstehen.
• Zusammenarbeit mit Datenengineering-Teams zur Information über die Entwicklung von Datenpipelines, um sicherzustellen, dass klinische Daten auf eine Weise erfasst, transformiert und gespeichert werden, die die nachgelagerten Analysebedürfnisse unterstützt.
• Beitragen zu Initiativen zur Datenverwaltung, einschließlich der Einhaltung von HIPAA, Datenschutzbestimmungen und internen Richtlinien zur Datenverantwortung.
• Entwickeln und liefern Sie Schulungen, Präsentationen und Beratungen für bestehende und potenzielle Datenkonsumenten zu klinischen Datenressourcen, angemessener Nutzung und Analysechancen.
• Bleiben Sie über klinische Datenstandards (HL7, FHIR, ICD-10, SNOMED-CT, LOINC, CPT, NDC, RxNorm) und branchenübliche Best Practices in der klinischen Informatik informiert.

Erforderliche Qualifikationen

• Über 7 Jahre relevante Erfahrung in klinischer Informatik, Gesundheitsanalytik oder klinischem Datenmanagement.
• Tiefgehende Expertise in klinischen Datentypen und -strukturen, einschließlich CCD-Daten, Laborergebnissen, klinischen Notizen und administrativen Gesundheitsdaten.
• Starkes Wissen über klinische Kodierungssysteme und Terminologien, wie ICD-10, CPT, HCPCS, SNOMED-CT, LOINC, NDC und RxNorm.
• Erfahrung in der Gestaltung und Dokumentation von Datenmodellen, Taxonomien oder Klassifizierungsrahmen für klinische oder Gesundheitsdaten.
• Nachgewiesene Fähigkeit, nachgelagerte Datenkonsumenten (Analysten, Datenwissenschaftler, Geschäftsanwender) durch Dokumentation, Schulung und beratende Unterstützung zu befähigen und zu unterstützen.
• Erfahrung in der Leitung funktionsübergreifender Projekte von der Konzeption bis zur Lieferung durch Koordination zwischen klinischen, technischen und geschäftlichen Stakeholdern.
• Kenntnisse in SQL und Erfahrung mit großangelegten Gesundheitsdatensätzen.
• Erfahrung mit cloudbasierten Datenplattformen, vorzugsweise Google Cloud Platform (GCP)-Tools, einschließlich BigQuery, zur Abfrage, Transformation und Verwaltung von Daten.
• Starkes Verständnis der Prinzipien der Datenqualität, einschließlich Validierung, Profilierung und Überwachung von Gesundheitsdaten.
• Exzellente schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten, einschließlich der Fähigkeit, komplexe Konzepte klinischer Daten sowohl technischen als auch nicht-technischen Zielgruppen zu erklären.
• Fähigkeit, Hindernisse im Projektverlauf vorherzusehen und zu lösen, während konkurrierende Prioritäten zwischen mehreren Stakeholdern ausgeglichen werden.

Bevorzugte Qualifikationen

• Erfahrung mit Gesundheitsdatenplattformen und starkes Verständnis der Interoperabilitätsstandards und Harmonisierung im großen Maßstab (OMOP/CCDA/FHIR).
• Vertrautheit mit klinischen Arbeitsabläufen und HIEs.
• Erfahrung mit standardisierten klinischen Codesystemen (z.B. ICD-10, SNOMED CT, LOINC, RxNorm, UMLS) und deren Anwendung innerhalb gängiger Datenmodelle (z.B. OMOP).
• Erfahrung im ETL-Design und in der Implementierung aus heterogenen klinischen Quellen in verschiedene Datenstandards, vorzugsweise in das OMOP CDM.
• Erfahrung in der Gestaltung und Implementierung von Datenqualitätsrahmen, vorzugsweise mit Tools wie Achilles, Data Quality Dashboard (DQDB) oder gleichwertigen benutzerdefinierten Rahmen.
• Datenschutz, Sicherheit und Compliance: Erfahrung mit HIPAA/HITRUST, De-Identifizierung/Tokenisierung, PHI-Handhabung und Datenzugriffskontrollen (Spaltenebene, Zeilenebene Sicherheit).

Bildung

• Abschluss in Gesundheitsinformatik, Public Health, Pflege, Gesundheitsinformationsmanagement, Informatik, Statistik oder einem verwandten quantitativen oder klinischen Bereich – oder eine gleichwertige Kombination aus formaler Ausbildung und Erfahrung.
• Ein Masterabschluss oder höher in Gesundheitsinformatik, biomedizinischer Informatik, klinischer Informatik, Public Health, Epidemiologie oder einem verwandten Bereich wird stark bevorzugt.
• Klinischer Hintergrund (RN, PharmD, MD oder ähnlich) mit Übergang in Informatik/Analytik wird hoch geschätzt.

Vergütungsbereich

Der typische Vergütungsbereich für diese Rolle beträgt: $130,295.00 – $260,590.00. Dieser Vergütungsbereich stellt den Basisstundenlohn oder das Basisjahresgehalt für alle Positionen in der Gehaltsstufe dar, in die diese Position fällt. Das tatsächliche Basisgehaltsangebot hängt von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich Erfahrung, Ausbildung, Geografie und anderen relevanten Faktoren. Diese Position ist berechtigt für einen Bonus, eine Provision oder ein kurzfristiges Anreizprogramm von CVS Health zusätzlich zum oben genannten Basisvergütungsbereich. Diese Position umfasst auch ein Ziel in dem Aktienoptionsprogramm des Unternehmens.

Großartige Vorteile für großartige Menschen

Wir sind stolz darauf, ein umfassendes und wettbewerbsfähiges Paket aus Vergütung und Leistungen anzubieten, das unser Engagement für unsere Kollegen und deren Familien widerspiegelt. Diese Vollzeitposition ist berechtigt für ein umfassendes Leistungspaket, das darauf ausgelegt ist, das körperliche, emotionale und finanzielle Wohlbefinden von Kollegen und deren Familien zu unterstützen. Die Vorteile für diese Position umfassen medizinische, zahnärztliche und visuelle Abdeckung, bezahlte Freizeit, Altersvorsorgeoptionen, Wellnessprogramme und andere Ressourcen, basierend auf der Berechtigung. Weitere Einzelheiten zu den verfügbaren Vorteilen werden während des Bewerbungsprozesses und auf Benefits Moments bereitgestellt.

Qualifizierte Bewerber mit Vorstrafen oder Verurteilungen werden gemäß allen bundesstaatlichen, staatlichen und lokalen Gesetzen für eine Beschäftigung in Betracht gezogen.