Schulung · Claude Code · Pharma & Life Sciences

Claude Code für Pharma und Life Sciences

Agentisches Coding mit Claude Code im Terminal und in der IDE: von CLAUDE.md über Subagents und Hooks bis zu CI und sicheren Berechtigungen.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

In diesem Kurs verbinden wir Claude Code mit den typischen Abläufen im Bereich Pharma & Life Sciences. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

Claude Code ist nicht nur ein Werkzeug für Profi-Entwickler. Auch Fachanwenderinnen und Fachanwender ohne Programmiererfahrung können damit in natürlicher Sprache Daten auswerten, Excel- und CSV-Dateien bereinigen, Berichte erzeugen oder kleine interne Tools bauen. Sie beschreiben, was passieren soll, und Claude Code schreibt und startet die nötigen Skripte selbst. In dieser Kursvariante lernen Sie, wie Sie diese Möglichkeiten im Arbeitsalltag nutzen, ohne selbst Code verstehen zu müssen, und wie Sie Ergebnisse zuverlässig überprüfen.

Sie arbeiten an praxisnahen Beispielen aus dem Büroalltag: Exporte aus mehreren Systemen zusammenführen, Auswertungen mit Diagrammen erstellen, Dokumente und Serienbriefe automatisiert erzeugen oder wiederkehrende Dateiaufgaben per Knopfdruck erledigen. Ein Schwerpunkt liegt auf sicherem Arbeiten: Welche Daten dürfen verarbeitet werden, wie behalten Sie die Kontrolle über Freigaben, und wann sollten Sie die IT-Abteilung einbinden? So entstehen nützliche Helfer, die Ihr Team spürbar entlasten, nachvollziehbar dokumentiert sind und sich bei Bedarf sauber an Kolleginnen, Kollegen oder die IT übergeben lassen.

Pharma-, Biotech- und Medizintechnikunternehmen arbeiten in einem der am stärksten regulierten Umfelder überhaupt. Dokumentation, Validierung und Nachvollziehbarkeit bestimmen den Alltag von der Forschung über klinische Studien bis zur Produktion. Generative KI bietet hier große Potenziale: KI-Assistenten werten wissenschaftliche Literatur aus, unterstützen beim Verfassen von Studienprotokollen, Zulassungsdokumenten und SOPs, fassen Abweichungsberichte zusammen, helfen bei Pharmakovigilanz-Fallbearbeitung und bereiten medizinische Informationen für Fachkreise auf. Automatisierungen unterstützen Change Control, CAPA-Nachverfolgung und regulatorisches Monitoring. Zugleich gilt: Sobald KI GxP-relevante Prozesse berührt, sind Validierung, Datenintegrität nach ALCOA+ und klare Verantwortlichkeiten Pflicht. Erfolgreich ist der Einsatz, wenn Unternehmen zwischen nicht regulierter Unterstützung und GxP-Anwendung sauber unterscheiden und Qualitätssicherung frühzeitig einbinden.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Mitarbeitende in Regulatory Affairs
  • Qualitätssicherung und Qualified Persons
  • Clinical Operations und Medical Writing
  • Pharmakovigilanz und Arzneimittelsicherheit
  • Medical Affairs und wissenschaftliche Mitarbeitende in F&E

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Umfangreiche regulatorische und wissenschaftliche Dokumente in hoher Qualität erstellen
  • Abweichungen, CAPAs und Change Controls fristgerecht bearbeiten
  • Wachsende Literatur- und Regulierungsmengen systematisch auswerten
  • KI-Werkzeuge GxP-konform und validierbar einsetzen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie beauftragen Claude Code in natürlicher Sprache mit Datenauswertungen und Dateiaufgaben.
  • Sie bereinigen und verknüpfen Excel- und CSV-Daten und prüfen die Ergebnisse auf Plausibilität.
  • Sie automatisieren wiederkehrende Dokument- und Berichtsaufgaben mit wiederverwendbaren Anweisungen.
  • Sie lassen kleine interne Helfer-Tools bauen und verbessern diese schrittweise.
  • Sie nutzen KI für Literaturrecherche, Medical Writing und regulatorisches Monitoring.
  • Sie unterscheiden nicht regulierte KI-Nutzung von GxP-relevanten Anwendungen und kennen die Validierungsanforderungen.
  • Sie sichern Datenintegrität, Vertraulichkeit und Patientendatenschutz beim KI-Einsatz.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Erste Schritte ohne Programmierkenntnisse
  • Was ein Coding-Agent ist und was er auf Ihrem Rechner tun darf
  • Claude Code starten und einen geschützten Arbeitsordner einrichten
  • Aufgaben in Alltagssprache beschreiben: Ziel, Eingabedateien, gewünschtes Ergebnis
  • Freigabeabfragen verstehen und bewusst bestätigen oder ablehnen
Modul 2 Daten auswerten mit Excel- und CSV-Dateien
  • Exporte bereinigen: Dubletten, Datumsformate, fehlende Werte
  • Mehrere Tabellen zusammenführen und Kennzahlen berechnen lassen
  • Diagramme und Übersichten als Excel-Datei oder Grafik erzeugen
  • Ergebnisse mit Stichproben und Gegenrechnungen plausibilisieren
Modul 3 Dokumente und Routineaufgaben automatisieren
  • Berichte, Protokolle und Serienbriefe aus Vorlagen und Daten erzeugen
  • Dateien umbenennen, sortieren und konvertieren lassen
  • Wiederkehrende Abläufe als wiederverwendbare Anweisung speichern
  • Eine einfache Arbeitsanleitung in CLAUDE.md für das eigene Team anlegen
Modul 4 Kleine Skripte und interne Tools bauen
  • Von der Idee zum funktionierenden Helfer: Anforderungen klar formulieren
  • Einfache Eingabemasken oder lokale Web-Oberflächen erstellen lassen
  • Schrittweise verbessern: Fehler beschreiben statt selbst zu debuggen
  • Ergebnisse so dokumentieren, dass Kolleginnen und Kollegen sie nutzen können

Tag 2

Modul 5 Sicher und verantwortungsvoll arbeiten
  • Personenbezogene und vertrauliche Daten richtig behandeln
  • Berechtigungen begrenzen und nur in freigegebenen Ordnern arbeiten
  • Grenzen erkennen: wann ein Tool an die IT übergeben werden sollte
  • Abstimmung mit IT, Datenschutz und Fachverantwortlichen organisieren
Modul 6 Praxisprojekt: Ihre eigene Lösung für Pharma & Life Sciences
  • Literatur-Extraktionstabelle – Eine App, in die Abstracts eingefügt werden und die Studiendesign, Population, Endpunkte und Ergebnisse in eine exportierbare Vergleichstabelle überführt.
  • CAPA-Tracker – Ein internes Dashboard für nicht GxP-relevante Vorab-Übersichten, das offene CAPAs, Fälligkeiten und Wirksamkeitsprüfungen visualisiert und Erinnerungen versendet.
  • Regulatorik-Newsfeed – Ein Tool, das Behördenveröffentlichungen sammelt, nach Themen filtert und wöchentlich eine kommentierte Übersicht für das Regulatory-Team erstellt.
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Werden KI-Systeme in GxP-relevanten Prozessen eingesetzt, sind Computersystemvalidierung nach EU-GMP Annex 11 bzw. 21 CFR Part 11 sowie Datenintegrität nach ALCOA+ sicherzustellen. Studien- und Pharmakovigilanzdaten enthalten Gesundheitsdaten nach Art. 9 DSGVO und dürfen nur pseudonymisiert in freigegebenen Umgebungen verarbeitet werden.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Literaturrecherche und Evidenz

Ein KI-Assistent fasst wissenschaftliche Publikationen zusammen, extrahiert Studiendesign, Endpunkte und Ergebnisse in Tabellen und unterstützt systematische Reviews, wobei Fachleute jede Angabe gegen die Originalquelle prüfen.

Medical Writing unterstützen

KI erstellt Gliederungen und Erstentwürfe für Studienprotokolle, Studienberichte, Prüfarztinformationen oder Module des Zulassungsdossiers auf Basis freigegebener Vorlagen und Quelldaten, die Medical Writer anschließend fachlich ausarbeiten.

SOPs und Schulungsunterlagen

Aus Prozessbeschreibungen und Regelwerken entstehen SOP-Entwürfe, Schulungsfolien und Verständnisfragen, die anschließend über das validierte Dokumentenmanagementsystem geprüft und freigegeben werden und dort versioniert werden.

Abweichungen und CAPA

KI fasst Abweichungsberichte zusammen, strukturiert Ursachenanalysen, findet ähnliche frühere Fälle und schlägt CAPA-Maßnahmen vor, die die Qualitätssicherung bewertet und entscheidet.

Regulatorisches Monitoring

Automatisierungen sammeln neue Leitlinien und Veröffentlichungen von EMA, BfArM oder FDA, KI fasst Änderungen zusammen und ordnet sie betroffenen Produkten und Prozessen für eine Impact-Bewertung zu.

Pharmakovigilanz-Unterstützung

KI hilft, Fallberichte aus unstrukturierten Texten vorzustrukturieren, relevante Angaben zu Arzneimittel, Ereignis und Patient zu extrahieren und Duplikate zu erkennen, die medizinische Bewertung bleibt bei Fachpersonal.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Literatur-Extraktionstabelle

Eine App, in die Abstracts eingefügt werden und die Studiendesign, Population, Endpunkte und Ergebnisse in eine exportierbare Vergleichstabelle überführt.

CAPA-Tracker

Ein internes Dashboard für nicht GxP-relevante Vorab-Übersichten, das offene CAPAs, Fälligkeiten und Wirksamkeitsprüfungen visualisiert und Erinnerungen versendet.

Regulatorik-Newsfeed

Ein Tool, das Behördenveröffentlichungen sammelt, nach Themen filtert und wöchentlich eine kommentierte Übersicht für das Regulatory-Team erstellt.

Voraussetzungen

Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich; sicherer Umgang mit Excel, Dateien und Ordnern auf dem eigenen Rechner reicht aus. Sie arbeiten in der Pharma-, Biotech- oder Medizintechnikbranche und kennen die GxP-Grundlagen Ihres Bereichs.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit Administratorrechten, Git, Node.js-Laufzeit und einem aktuellen Editor; ein Claude-Abonnement oder ein Anthropic-API-Zugang wird für die Übungen benötigt.

Datenschutz & Compliance

Werden KI-Systeme in GxP-relevanten Prozessen eingesetzt, sind Computersystemvalidierung nach EU-GMP Annex 11 bzw. 21 CFR Part 11 sowie Datenintegrität nach ALCOA+ sicherzustellen. Studien- und Pharmakovigilanzdaten enthalten Gesundheitsdaten nach Art. 9 DSGVO und dürfen nur pseudonymisiert in freigegebenen Umgebungen verarbeitet werden.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Di, 24. November 2026 – Mi, 25. November 2026 Online Anfragen
  • Di, 1. Dezember 2026 – Mi, 2. Dezember 2026 Hannover Anfragen
  • Do, 17. Dezember 2026 – Fr, 18. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Do, 7. Januar 2027 – Fr, 8. Januar 2027 München Anfragen
  • Mo, 18. Januar 2027 – Di, 19. Januar 2027 Online Anfragen
  • Di, 26. Januar 2027 – Mi, 27. Januar 2027 Stuttgart Anfragen

Häufige Fragen

Worin unterscheidet sich Claude Code von klassischer Code-Vervollständigung?

Code-Vervollständigung schlägt die nächsten Zeilen vor, während Claude Code als Agent ganze Aufgaben bearbeitet: Es durchsucht das Repository, plant Änderungen über mehrere Dateien, führt Tests und Befehle aus und korrigiert sich anhand der Ergebnisse. Sie formulieren das Ziel und prüfen das Resultat, statt jede Zeile selbst zu steuern.

Ist Claude Code für den Einsatz im Unternehmen sicher genug?

Claude Code fragt standardmäßig vor Dateiänderungen und Befehlen nach Freigabe. Über Berechtigungsregeln, Sandboxing, verwaltete Einstellungen und Hooks lässt sich genau festlegen, was der Agent darf. Im Kurs lernen Sie, diese Mechanismen passend zu Ihren Sicherheits- und Datenschutzvorgaben zu konfigurieren und Risiken wie Prompt Injection einzuschätzen.

Funktioniert Claude Code mit meiner Programmiersprache und meinem Stack?

Ja. Claude Code arbeitet sprachunabhängig, weil es mit Dateien, Terminalbefehlen und Ihren vorhandenen Build- und Test-Tools arbeitet. Ob Python, Java, TypeScript, Go, ABAP-nahe Projekte oder Infrastruktur als Code: Entscheidend ist eine gute CLAUDE.md, die Ihre Befehle und Konventionen beschreibt. Den fachlichen Schwerpunkt setzt die jeweilige Kursvariante.

Müssen KI-Tools in der Pharmaindustrie validiert werden?

Das hängt vom Einsatz ab. Unterstützen Sie Tätigkeiten ohne GxP-Relevanz, etwa interne Kommunikation oder Literaturübersichten, gelten allgemeine IT- und Datenschutzregeln. Fließen Ergebnisse in GxP-relevante Entscheidungen oder Aufzeichnungen ein, ist ein risikobasierter Validierungsansatz nötig. Wir zeigen, wie Sie Anwendungsfälle einordnen.

Wie stellen wir Datenintegrität sicher?

KI-Ergebnisse müssen zuordenbar, nachvollziehbar und überprüfbar sein. Das bedeutet: dokumentierte Eingaben und Prompts, eindeutige Verantwortliche für die Prüfung, Versionierung und Freigabe über Ihre validierten Systeme. Im Kurs besprechen wir, wie sich ALCOA+-Prinzipien auf KI-gestützte Arbeitsschritte übertragen lassen. Ergänzend gehören klare Regeln zur Aufbewahrung dazu.

Was kostet die Schulung „Claude Code für Pharma und Life Sciences“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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