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Subprecificação por desconhecimento do custo real por paciente

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Definition

O Observatório Anahp 2025 evidenciou que a receita líquida real por saída hospitalar caiu cerca de 11,94% em 2024, enquanto a despesa por saída permaneceu estável, comprimindo severamente as margens.[4] Em paralelo, relatórios como o da Aon e índices como o VCMH/IESS indicam que os custos médico-hospitalares crescem a taxas próximas de 12% ao ano, pressionados por maior uso de terapias, exames, internações e medicamentos de alto custo.[1][3][5][6] Quando a preparação de relatórios de custos é falha, hospitais não capturam adequadamente o impacto desses insumos caros e da maior complexidade assistencial. O resultado são pacotes e diárias negociados com operadoras com base em custos históricos defasados. A cada internação ou procedimento realizado sob esses contratos, o hospital absorve uma perda implícita: o custo real supera o valor reembolsado, gerando vazamento de receita sistemático e invisível. Em um cenário de receita por paciente em queda e custos em alta, essa subprecificação passa a representar vários pontos percentuais de erosão de margem.

Key Findings

  • Financial Impact: Quantified (lógica): erosão de 3%–7% da receita anual em linhas de serviço com alta participação em convênios. Em um hospital com R$ 200 milhões/ano de receita de planos de saúde, isso representa R$ 6–R$ 14 milhões/ano em margem perdida por contratos precificados com base em custos subestimados.
  • Frequency: Contínua, afetando todo ciclo de negociação de tabelas com operadoras (anual ou bianual) e cada atendimento realizado sob tabelas defasadas.
  • Root Cause: Relatórios de custos baseados em dados históricos incompletos, falta de integração entre custos assistenciais e dados de faturamento, ausência de modelos de custeio que reflitam tecnologias e medicamentos mais caros recentemente incorporados, e baixa capacidade analítica na etapa de preparação e revisão de relatórios de custos para suporte às negociações com operadoras.

Why This Matters

The Pitch: Hospitais no Brasil 🇧🇷 podem estar perdendo 3%–7% da receita em pacotes e diárias subprecificados por falta de visão de custo real. Automação da apuração de custo por paciente e por procedimento permite renegociar tabelas e recuperar centenas de milhares de reais ao ano.

Affected Stakeholders

Diretor financeiro (CFO), Diretor administrativo, Gestor de relacionamento com operadoras, Controller, Coordenador de custos

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Financial Impact

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Current Workarounds

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Methodology & Sources

Data collected via OSINT from regulatory filings, industry audits, and verified case studies.

Evidence Sources:

Related Business Risks

Retrabalho e distorção de custos por apuração manual

Quantified (lógica): 40–80 horas/mês de analistas de custos e controladoria (R$ 70–R$ 100/hora com encargos), resultando em ~R$ 3.000–R$ 8.000/mês, ou R$ 36.000–R$ 96.000/ano em retrabalho e sobrecarga na preparação e revisão de relatórios de custos.

Planejamento orçamentário equivocado por relatórios de custos imprecisos

Quantified (lógica): desvios orçamentários de 2%–5% sobre uma base de custo anual de R$ 100–R$ 200 milhões em hospitais de médio a grande porte, equivalendo a R$ 2–R$ 10 milhões/ano em impacto financeiro negativo (déficit ou necessidade de ajustes de última hora). Parte relevante desse desvio decorre de relatórios de custos imprecisos usados como base para o orçamento.

Perdas por Inacurácia no Estoque de Medicamentos

R$ impact on budget from high-consumption medicine discrepancies; 80% reduction in high-divergence errors post-automation[1]

Atraso no Recebimento de Pagamentos de Planos de Pagamento de Pacientes

Up to 40% lost revenue increase opportunity in small/medium hospitals due to inefficient financial modules[1]

Perda de Receita por Erros em Cobrança de Pacientes

Sistemas de gestão podem gerar aumento de receitas em até 40% em hospitais de pequeno e médio porte[1]

Riscos Fiscais em Faturamento de Planos de Pagamento Hospitalar

R$ investments constantes in compliance due to complex legislation and regulatory demands (estimated 2-5% operational costs)[2]

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