Los accidentes de tránsito, por las graves secuelas sobre las personas y los altos costos económicos asociados, se catalogan como un problema social y de salud pública mundial. Este trabajo cuantificó las pérdidas económicas para las compañías de seguro, por personas lesionadas en accidentes de motocicletas en el periodo 2012-2013 en un hospital de nivel III. Es un estudio cuantitativo-explicativo, donde se aplicó un modelo de distribución de pérdidas agregadas (dpa). La base informativa fue primaria, con 2518 pacientes que representan el 9,08% de los accidentes reportados en la ciudad de Medellín. El 72,18% del total de urgencias corresponde a eventos con motociclistas. El día domingo es el de mayor accidentalidad, con un promedio de 122 pacientes. Las pérdidas promedio-día ascienden a $36 373 000. El VaR operacional -máxima pérdida al 95 % de confianza- es de $112 400 000 y representa la máxima pérdida probable por día para las aseguradoras. Las cifras y variables permiten desarrollar políticas de movilidad y aumento de controles en los días y sitios vulnerables con un mayor número de accidentes de tránsito. Traffic accidents, due to the serious consequences they have on people, and the high economic costs associated with them, are considered a worldwide social and public health problem. This paper assesses economic loss due to motorcycle accidents between 2012 and 2013 in a level 3 hospital. This is a quantitative-explanatory study, where an aggregate loss model is applied. An input of 2,518 patients is used which represents 9.08% of the Medellin's accidents reported. The 72.18% of all emergency events came from motorcycle accidents. Sunday was the day with highest accidents number with a 122 average patients. Average losses per day amount to cop 36,373 million. The operational VaR -maximum loss per day at 95 % confidence- is cop 112,400 million, and represents the probable maximum loss per day. The numbers and variables allow developing mobility policies and increased controls on days and vulnerable places with the highest traffic accidents number.