La sanidad es uno de los sectores donde la brecha entre la rentabilidad percibida y la rentabilidad real es mas amplia. Las clinicas dentales no son una excepcion. Los ingresos por tratamiento son visibles. Los costes por tratamiento son, en la mayoria de los casos, un misterio.
Este caso de estudio describe como un grupo de clinicas dentales aplico el Time-Driven Activity-Based Costing para obtener visibilidad sobre la rentabilidad a nivel de tratamiento, con resultados que redefieron su estrategia de precios, programacion y operaciones.
El Desafio
El grupo de clinicas operaba multiples ubicaciones con una gama de tratamientos dentales, desde revisiones rutinarias y limpiezas hasta procedimientos complejos como implantes, ortodoncia y cirugia oral. Los ingresos crecian de forma constante, pero los margenes estaban bajo presion. La direccion sospechaba que algunos tratamientos tenian precios insuficientes, pero sin datos de costes detallados no podian confirmar cuales ni en que medida.
Su informacion financiera existente estaba estructurada en torno a categorias contables tradicionales: costes de personal, materiales, alquiler, depreciacion de equipos y gastos generales administrativos. Esto les decia sus costes totales por clinica al mes, pero nada sobre costes por tratamiento, por dentista o por tipo de paciente.
La cuestion central era directa: que tratamientos son realmente rentables y cuales estan consumiendo recursos sin generar retornos adecuados?
El Enfoque
El equipo aplico una metodologia TDABC para construir un modelo de costes que trazaba cada euro de gasto hasta tratamientos especificos. El proceso siguio un camino estructurado:
Identificacion de pools de recursos: Todos los recursos de la clinica se agruparon en pools. Dentistas, higienistas, asistentes dentales, personal de recepcion, 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 cuanto tiempo estuvo implicado cada recurso. Una limpieza rutinaria, por ejemplo, podria requerir 20 minutos de tiempo de higienista, 10 minutos de tiempo de asistente, 5 minutos de tiempo de recepcion y 30 minutos de ocupacion de sala de tratamiento. Un procedimiento complejo de implante tendria un perfil de recursos completamente diferente.
Asignacion de costes de materiales: Los materiales directos (suministros dentales, componentes protesicos, consumibles) se asignaron a los tratamientos basandose en datos de uso real del sistema de inventario de la clinica.
Calculo del modelo: Con las tasas de recursos y ecuaciones de tiempo definidas, el modelo calculo el coste completo de cada tipo de tratamiento, incorporando todos los costes directos e indirectos.
Resultados: Iteracion 1
La primera iteracion del modelo produjo resultados que desafiaron varias suposiciones largamente mantenidas.
Los tratamientos rutinarios eran mas rentables de lo esperado. Las revisiones estandar y las limpiezas, a menudo vistas como servicios de bajo valor, resultaron tener margenes solidos. Utilizaban recursos de menor coste de forma eficiente, tenian 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, tenian margenes mucho mas finos de lo anticipado. La combinacion de tiempo de dentista especialista, ocupacion prolongada de la sala de tratamiento, multiples citas y costes de materiales mas elevados erosionaba los ingresos aparentemente atractivos.
La imputacion de gastos generales revelo subvenciones ocultas. Cuando los costes compartidos (recepcion, administracion, costes de instalaciones) se imputaron adecuadamente basandose en el consumo de recursos, quedo claro que algunas categorias de tratamiento estaban siendo subsidiadas por otras. Los tratamientos mas populares de la clinica estaban efectivamente financiando procedimientos complejos con precios insuficientes.
Refinamiento: Iteracion 2
La primera iteracion planteo nuevas preguntas. El equipo refino el modelo con granularidad adicional:
Segmentacion por tipo de paciente: No todos los pacientes que consumen el mismo tratamiento tienen el mismo perfil de coste. Los pacientes nuevos requieren mas tiempo administrativo. Los pacientes con historiales medicos complejos requieren consultas mas largas. El modelo se ajusto para captar estas variaciones.
Analisis de eficiencia de programacion: El equipo analizo los intervalos entre citas, tasas de incomparecencia y tiempo de rotacion entre pacientes. Estos costes “ocultos” de capacidad eran significativos, particularmente en ciertas ubicaciones donde las practicas de programacion resultaban en un 15-20% de tiempo de sala de tratamiento sin utilizar.
Costeo de tratamientos multivisita: Los tratamientos que abarcan multiples 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 basandose en datos de costes reales. Algunos procedimientos recibieron incrementos de precio significativos que llevaban anos de retraso. Otros, particularmente tratamientos rutinarios de alto margen, se mantuvieron competitivos para conservar el volumen de pacientes.
Optimizacion de la programacion: Las clinicas ajustaron las plantillas de programacion para reducir el tiempo muerto entre citas y asegurar que los recursos de alto coste (dentistas especialistas, salas quirurgicas) se utilizasen de forma mas eficiente.
Estrategia de combinacion de tratamientos: El marketing y la comunicacion 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 direccion podia comparar la eficiencia operativa entre clinicas e identificar mejores practicas para una adopcion mas amplia.
El impacto global fue una mejora medible en la rentabilidad sin un incremento correspondiente en el volumen de pacientes. Los ingresos ya estaban ahi. El grupo de clinicas simplemente necesitaba la visibilidad de costes para gestionarlos adecuadamente.
Lecciones para Proveedores Sanitarios
Este caso ilustra un patron comun en sanidad: los ingresos son visibles pero los costes son opacos. Ya dirija una consulta dental, una clinica de fisioterapia o un centro de imagen medica, las mismas dinamicas se aplican. Algunos servicios subsidian a otros. Algunos tipos de pacientes son mucho mas caros de servir que otros. Y sin datos de costes a nivel de tratamiento, las decisiones de precios y operativas se basan en intuicion en lugar de evidencia.
El TDABC es particularmente adecuado para la sanidad porque los procesos clinicos son estructurados y repetibles. Las ecuaciones de tiempo pueden captar con precision 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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