La sanidad es uno de los sectores donde la brecha entre la rentabilidad percibida y la rentabilidad real es más amplia. Las clínicas dentales no son una excepción. Los ingresos por tratamiento son visibles. Los costes por tratamiento son, en la mayoría de los casos, un misterio.

Este caso de estudio describe cómo un grupo de clínicas dentales aplicó el Time-Driven Activity-Based Costing para obtener visibilidad sobre la rentabilidad a nivel de tratamiento, con resultados que redefieron su estrategia de precios, programación y operaciones.

El Desafío

El grupo de clínicas operaba múltiples ubicaciones con una gama de tratamientos dentales, desde revisiones rutinarias y limpiezas hasta procedimientos complejos como implantes, ortodoncia y cirugía oral. Los ingresos crecían de forma constante, pero los márgenes estaban bajo presión. La dirección sospechaba que algunos tratamientos tenían precios insuficientes, pero sin datos de costes detallados no podían confirmar cuáles ni en qué medida.

Su información financiera existente estaba estructurada en torno a categorías contables tradicionales: costes de personal, materiales, alquiler, depreciación de equipos y gastos generales administrativos. Esto les decía sus costes totales por clínica al mes, pero nada sobre costes por tratamiento, por dentista o por tipo de paciente.

La cuestión central era directa: ¿qué tratamientos son realmente rentables y cuáles están consumiendo recursos sin generar retornos adecuados?

El Enfoque

El equipo aplicó una metodología TDABC para construir un modelo de costes que trazaba cada euro de gasto hasta tratamientos específicos. El proceso siguió un camino estructurado:

Identificación de pools de recursos: Todos los recursos de la clínica se agruparon en pools. Dentistas, higienistas, asistentes dentales, personal de recepción, salas de tratamiento, equipos e instalaciones compartidas formaron, cada uno, un pool de recursos distinto con un coste por minuto calculado.

Desarrollo de ecuaciones de tiempo: Para cada tipo de tratamiento, se construyeron ecuaciones de tiempo para captar cuánto tiempo estuvo implicado cada recurso. Una limpieza rutinaria, por ejemplo, podría requerir 20 minutos de tiempo de higienista, 10 minutos de tiempo de asistente, 5 minutos de tiempo de recepción y 30 minutos de ocupación de sala de tratamiento. Un procedimiento complejo de implante tendría un perfil de recursos completamente diferente.

Asignación de costes de materiales: Los materiales directos (suministros dentales, componentes protésicos, consumibles) se asignaron a los tratamientos basándose en datos de uso real del sistema de inventario de la clínica.

Cálculo del modelo: Con las tasas de recursos y ecuaciones de tiempo definidas, el modelo calculó el coste completo de cada tipo de tratamiento, incorporando todos los costes directos e indirectos.

Resultados: Iteración 1

La primera iteración del modelo produjo resultados que desafiaron varias suposiciones largamente mantenidas.

Los tratamientos rutinarios eran más rentables de lo esperado. Las revisiones estándar y las limpiezas, a menudo vistas como servicios de bajo valor, resultaron tener márgenes sólidos. Utilizaban recursos de menor coste de forma eficiente, tenían perfiles de tiempo predecibles y generaban un flujo consistente.

Algunos procedimientos complejos apenas alcanzaban el punto de equilibrio. Ciertos tratamientos de altos ingresos, incluyendo algunos casos de ortodoncia, tenían márgenes mucho más finos de lo anticipado. La combinación de tiempo de dentista especialista, ocupación prolongada de la sala de tratamiento, múltiples citas y costes de materiales más elevados erosionaba los ingresos aparentemente atractivos.

La imputación de gastos generales reveló subvenciones ocultas. Cuando los costes compartidos (recepción, administración, costes de instalaciones) se imputaron adecuadamente basándose en el consumo de recursos, quedó claro que algunas categorías de tratamiento estaban siendo subsidiadas por otras. Los tratamientos más populares de la clínica estaban efectivamente financiando procedimientos complejos con precios insuficientes.

Refinamiento: Iteración 2

La primera iteración planteó nuevas preguntas. El equipo refinó el modelo con granularidad adicional:

Segmentación por tipo de paciente: No todos los pacientes que consumen el mismo tratamiento tienen el mismo perfil de coste. Los pacientes nuevos requieren más tiempo administrativo. Los pacientes con historiales médicos complejos requieren consultas más largas. El modelo se ajustó para captar estas variaciones.

Análisis de eficiencia de programación: El equipo analizó los intervalos entre citas, tasas de incomparecencia y tiempo de rotación entre pacientes. Estos costes “ocultos” de capacidad eran significativos, particularmente en ciertas ubicaciones donde las prácticas de programación resultaban en un 15-20% de tiempo de sala de tratamiento sin utilizar.

Costeo de tratamientos multivisita: Los tratamientos que abarcan múltiples citas (ortodoncia, procedimientos de implantes por fases) se costearon a lo largo de todo el ciclo de tratamiento en lugar de por visita individual, dando una imagen real del coste total y rentabilidad por caso.

Resultados Alcanzados

Los datos detallados de rentabilidad permitieron varias acciones concretas:

Ajustes de precios: Los precios de los tratamientos se revisaron basándose en datos de costes reales. Algunos procedimientos recibieron incrementos de precio significativos que llevaban años de retraso. Otros, particularmente tratamientos rutinarios de alto margen, se mantuvieron competitivos para conservar el volumen de pacientes.

Optimización de la programación: Las clínicas ajustaron las plantillas de programación para reducir el tiempo muerto entre citas y asegurar que los recursos de alto coste (dentistas especialistas, salas quirúrgicas) se utilizasen de forma más eficiente.

Estrategia de combinación de tratamientos: El marketing y la comunicación con pacientes se ajustaron para promover tratamientos con los mejores perfiles de margen, mientras que los procedimientos con bajo rendimiento se revisaron para mejoras operativas o correcciones de precio.

Benchmarking entre ubicaciones: Con datos de costes consistentes entre ubicaciones, la dirección podía comparar la eficiencia operativa entre clínicas e identificar mejores prácticas para una adopción más amplia.

El impacto global fue una mejora medible en la rentabilidad sin un incremento correspondiente en el volumen de pacientes. Los ingresos ya estaban ahí. El grupo de clínicas simplemente necesitaba la visibilidad de costes para gestionarlos adecuadamente.

Lecciones para Proveedores Sanitarios

Este caso ilustra un patrón común en sanidad: los ingresos son visibles pero los costes son opacos. Ya dirija una consulta dental, una clínica de fisioterapia o un centro de imagen médica, las mismas dinámicas se aplican. Algunos servicios subsidian a otros. Algunos tipos de pacientes son mucho más caros de servir que otros. Y sin datos de costes a nivel de tratamiento, las decisiones de precios y operativas se basan en intuición en lugar de evidencia.

El TDABC es particularmente adecuado para la sanidad porque los procesos clínicos son estructurados y repetibles. Las ecuaciones de tiempo pueden captar con precisión el perfil de recursos de cada servicio, y los resultados son inmediatamente accionables.

Por Miguel Guimaraes, Partner en Cost and Profitability Consulting y Co-Fundador de CostCtrl

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