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Custo excessivo de mão de obra na análise manual de glosas e recursos

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Definition

Grandes hospitais privados costumam manter times específicos de "contas médicas" e "glosas e recursos" para lidar com o grande volume de negativas das operadoras. Cada conta de internação pode ter dezenas ou centenas de itens (diárias, taxas, materiais, medicamentos) sujeitos a regras de cobertura, pacotes e franquias, exigindo análise manual linha a linha para identificar glosas indevidas. Dada a complexidade das tabelas TUSS/CBHPM e as constantes atualizações contratuais, é comum que o gestor aumente o quadro de analistas e faça uso de horas extras para dar vazão à análise de glosas dentro dos prazos contratuais. Se uma equipe de 8 analistas de contas médicas/custos glosa recebe remuneração total média (salário + encargos) de R$ 8.000/mês por profissional, o custo direto anual ultrapassa R$ 768 mil, sem considerar coordenadores e médicos auditores. Em hospitais maiores, esse número facilmente dobra. Uma parte relevante dessas tarefas (classificação da glosa, checagem de regra contratual, anexação padrão de documentos) é repetitiva e passível de automação, o que mostra um sobrecusto operacional decorrente de processos pouco digitalizados.

Key Findings

  • Financial Impact: Custo de pessoal em análise de glosas e recursos frequentemente na faixa de R$ 500 mil a R$ 3 milhões/ano em hospitais médios e grandes; potencial de redução de 30%–50% (R$ 150 mil–R$ 1,5 milhão/ano) via automação.
  • Frequency: Mensal e contínuo, proporcional ao volume de contas faturadas a planos de saúde.
  • Root Cause: Falta de sistemas inteligentes de apoio à auditoria de contas; contratos complexos com regras pouco parametrizadas em sistemas; uso intensivo de planilhas para controle de glosas; necessidade de trabalho manual linha a linha na conferência e no recurso.

Why This Matters

The Pitch: Hospitais no Brasil 🇧🇷 gastam de R$ 500 mil a R$ 3 milhões/ano em equipes e horas extras dedicadas à revisão manual de glosas e elaboração de recursos. Automatizar a classificação das glosas, o cruzamento com regras contratuais e a montagem de recursos pode reduzir esse custo em 30%–50%.

Affected Stakeholders

Diretor administrativo-financeiro, Gestor de faturamento, Coordenador de contas médicas, Médico auditor, Analista de contas médicas

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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

Perda de receita por glosas não contestadas ou recursos indeferidos

Tipicamente 2%–5% da receita de planos de saúde em glosas não recuperadas; em um hospital com R$ 150 milhões/ano de faturamento em saúde suplementar, isso equivale a cerca de R$ 3 milhões–R$ 7,5 milhões/ano em perda de receita.

Atraso no recebimento por demora na análise de negativas e reenvio de contas

Capital de giro imobilizado equivalente a 0,5–1 mês de faturamento com planos de saúde; em um hospital que fatura R$ 30 milhões/mês, isso representa cerca de R$ 15 milhões parados e custo financeiro anual aproximado de R$ 1,5–R$ 2 milhões (juros e oportunidade).

Retrabalho e perda de valor por recursos de glosa mal instruídos

Tipicamente 20%–30% do valor potencialmente recuperável em glosas se perde por recursos mal instruídos; em R$ 10 milhões/ano de glosas, isso corresponde a cerca de R$ 2 milhões–R$ 3 milhões/ano de receita não recuperada.

Perda de capacidade analítica por ausência de indicadores de glosa e recursos

Desperdício de 20%–40% das horas da equipe de glosas; em 12.000 horas/ano a R$ 60/hora, cerca de R$ 144 mil–R$ 288 mil/ano em capacidade analítica improdutiva, mais perda de recuperação potencial de glosas de alto valor (frequentemente >R$ 1 milhão/ano).

Erros estratégicos em contratos com operadoras por falta de dados de glosas e recursos

Perda de 1–2 pontos percentuais de margem em contratos com operadoras por não atacar glosas estruturais; em R$ 200 milhões/ano de faturamento em saúde suplementar, isso equivale a cerca de R$ 2 milhões–R$ 4 milhões/ano.

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]

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