API-first 전략을 통한 복잡한 CMS-HCC 리스크 조정 엔진 설계

Context

분산된 EHR 데이터 포맷과 매년 변경되는 CMS-HCC 모델 규칙으로 인한 데이터 정합성 유지의 어려움. 기존의 Monolithic 플랫폼 구조는 유연한 통합이 불가능하여 개별 분석 인프라를 보유한 의료 기관의 요구사항을 충족하지 못하는 한계 존재.

Technical Solution

• 70,000여 개의 ICD-10 코드를 86개 HCC 카테고리로 매핑하는 고정밀 Lookup 엔진 설계
• 질병 계층 구조(Hierarchy) 내 상위 심각도 조건이 하위 조건을 억제하는 Suppression 로직 구현
• V24에서 V28로의 모델 전환기에 대응하기 위한 버전별 계수(Coefficient) 가변 적용 및 블렌딩 처리 로직 구축
• 인구통계학적 변수(거주 형태, Medicaid 자격 등)에 따른 RAF Score 동적 계산 파이프라인 설계
• 기존 시스템과의 상호 운용성 확보를 위해 특정 기능을 모듈화한 API-first 아키텍처 채택
• RADV Audit 기준을 적용하여 HCC 증빙 문서의 결함을 사전에 식별하는 Scrubber 알고리즘 구현