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Rentabilidade em oncologia: um relato sobre o desenvolvimento de uma ferramenta para decifrar seus desafios
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Título
Rentabilidade em oncologia: um relato sobre o desenvolvimento de uma ferramenta para decifrar seus desafios
Tipo de documento
Resumo
Descrição
Resumo apresentado no 14º Fórum Brasileiro sobre Assistência Farmacêutica e Farmacoeconomia (FAFF) e publicado no Jornal de Assistência Farmacêutica e Farmacoeconomia (JAFF)
Fonte
JAFF
Ano de publicação
2026
Referência (Vancouver)
Rodrigues MCN, Deodato EL, Souza ECF, Silva KR, Damasceno AAM, Antal J. Rentabilidade em oncologia: um relato sobre o desenvolvimento de uma ferramenta para decifrar seus desafios. J Assist Farmac Farmacoecon. 2026;11.
Identificador
2026JAFF098
Title
Profitability in oncology: a report on the development of a tool to decipher its challenges
Document type
Abstract
Description
Abstract presented at the 14th Brazilian Forum on Pharmaceutical Care and Pharmacoeconomics (FAFF) and published in the Journal of Pharmaceutical Care and Pharmacoeconomics (JAFF)
Source
JAFF
Publication year
2026
Identifier
2026JAFF098
Resumo
Descrição do relato: A gestão estratégica das operações em saúde suplementar, especialmente no cuidado oncológico, exige novas abordagens diante de um cenário de crescente consolidação de mercado, marcado por fusões, aquisições e formação de joint ventures. Embora as discussões frequentes sobre esse tema provoquem a adoção de modelos baseados em maior previsibilidade, com o valor em saúde assumindo papel central nas abordagens, o modelo feeforservice ainda predomina e exige atitudes mais racionais e sistemáticas. Neste contexto, foi desenvolvida uma ferramenta de análise de rentabilidade adaptada à realidade tributária de diversas unidades de uma rede nacional de assistência majoritariamente oncológica, visando ampliar a compreensão sobre a sustentabilidade financeira de suas operações. Este relato busca demonstrar as nuances da sua elaboração e o seu impacto na tomada de decisões estratégicas, com maior correlação ao perfil operacional das unidades assistenciais. A ferramenta foi construída a partir de parâmetros tributários, operacionais e clínicos, integrando bases de domínio público, como a lista de preços de medicamentos publicada pela Câmara de Regulação do Mercado de Medicamentos, assim como informações confidenciais, relativas às políticas de aquisição e acordos comerciais das operadoras credenciadas em toda a rede. Este produto possui uma área que permite a projeção de esquemas terapêuticos, seja em monoterapia ou mais complexos, com toda a robustez pertinente à Oncologia e áreas correlatas. Outro artifício da ferramenta permite a comparação dos resultados financeiros de diferentes marcas, subsidiando o processo de padronização. Inicialmente, os impostos e custos médicos incididos eram uniformizados, contudo, adotouse a individualização tributária e uma normalização mais alinhada à realidade dos custos médicos, atualmente segmentados entre medicamentos oncológicos e não oncológicos. Todas essas informações são integradas aos recursos tecnológicos disponibilizados pela empresa, favorecendo a acessibilidade em tempo oportuno, sua usabilidade e fluidez na comunicação. Entre os diferenciais, destacase o uso de comandos de Inteligência Artificial generativa, que retornam respostas estruturadas com base em instruções previamente validadas. A particularização das análises e a sistematização do padrão de resposta trouxe maturidade à gestão, reduziu dúvidas recorrentes, trocas de emails passíveis de interpretações dúbias e, consequentemente, otimizou a atuação da equipe. Com isso, decisões mais ágeis e assertivas foram possibilitadas, além da maior governança ao processo, contemplando os aspectos executivos e operacionais. Não obstante, a implementação da ferramenta permitiu uma leitura mais precisa da rentabilidade por unidade, contribuindo para o direcionamento de esforços em solucionar lacunas antigas quanto à cobertura assistencial.
Palavras-chave
Gestão em saúde | Inteligência artificial generativa | Oncologia | Rentabilidade
Notas
O registro foi originalmente publicado em português. A versão em inglês foi traduzida com o apoio de inteligência artificial.
Abstract
Description of experience: Strategic operations management in private healthcare, especially in oncology care, demands new approaches given a scenario of increasing market consolidation marked by mergers, acquisitions, and joint ventures. Although frequent discussions on this topic encourage the adoption of models based on greater predictability, with valuebased healthcare taking a central role, the feeforservice model still predominates and requires more rational and systematic approaches. In this context, a profitability analysis tool was developed, adapted to the tax reality of various units within a national network of predominantly oncological care, aiming to broaden the understanding of the financial sustainability of its operations. This report seeks to demonstrate the nuances of its creation and its impact on strategic decisionmaking, with greater correlation to the operational profile of the care units. The tool was built on tax, operational, and clinical parameters, integrating public domain databases, such as the drug price list published by the Drug Market Regulation Chamber, as well as confidential information regarding procurement policies and commercial agreements with accredited operators throughout the network. This product features an area that enables the projection of therapeutic regimens, whether monotherapy or more complex, with all the robustness relevant to Oncology and related fields. Another feature of the tool allows for the comparison of financial results among different brands, supporting the standardization process. Initially, taxes and medical costs were standardized; however, tax individualization and a normalization more aligned with the reality of medical costs were adopted, currently segmented into oncological and nononcological medications. All this information is integrated into technological resources provided by the company, promoting timely accessibility, usability, and fluidity in communication. Key highlights include the use of generative Artificial Intelligence prompts, which return structured responses based on previously validated instructions. The customization of analyses and the systematization of response patterns brought maturity to management, reduced recurring doubts and email exchanges subject to ambiguous interpretations, and consequently optimized team performance. Thus, faster and more assertive decisions were made possible, along with greater process governance encompassing both executive and operational aspects. Furthermore, the implementation of the tool allowed a more accurate reading of profitability by unit, contributing to the targeting of efforts toward addressing longstanding gaps in care coverage.
Notes
The record was originally published in Portuguese. The English version was translated with the support of artificial intelligence.