🇧🇷Brazil

Retrabalho e perda de valor por recursos de glosa mal instruídos

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Definition

Operadoras de planos de saúde no Brasil exigem que o prestador comprove, por meio de prontuário, laudos, relatórios médicos e correta codificação (CID, TUSS, procedimentos), a pertinência da cobrança contestada. Falhas comuns incluem divergência entre o procedimento realizado e o código TUSS utilizado, ausência de relatório cirúrgico completo, falta de comprovação de materiais especiais (OPME) e inconsistências entre guia TISS e prontuário. Quando o recurso de glosa é indeferido por falha formal ou técnica evitável, o hospital perde definitivamente a possibilidade de recebimento daquele valor, além de ter consumido horas de equipe para montar um recurso ineficaz. Se um hospital poderia recuperar 60% do valor glosado, mas recupera apenas 40% por erros de instrução dos recursos, em um cenário de R$ 10 milhões/ano de glosas isso representa perda de R$ 2 milhões/ano diretamente ligada à má qualidade do processo de apelação.

Key Findings

  • Financial Impact: 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.
  • Frequency: Recorrente a cada ciclo de contestação de glosas.
  • Root Cause: Falta de padronização na montagem de recursos; ausência de checklists de documentação por tipo de glosa; baixa integração entre prontuário eletrônico e módulo de faturamento; capacitação insuficiente em codificação clínica (CID, TUSS) e leitura de contratos.

Why This Matters

The Pitch: Hospitais no Brasil 🇧🇷 perdem de 10% a 30% do potencial de recuperação de glosas porque os recursos são enviados com códigos incorretos, justificativas frágeis ou documentos incompletos. Padronizar, automatizar e monitorar a qualidade dos recursos pode recuperar milhões de reais em receita atualmente perdida.

Affected Stakeholders

Gestor de faturamento, Médico auditor, Codificador clínico, Analista de contas médicas, Diretor técnico

Deep Analysis (Premium)

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).

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

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.

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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