Schulung – Lovable – Pharma & Life Sciences

Lovable für Pharma und Life Sciences

Web-Apps per Prompt bauen: mit Lovable vom Prompt zur lauffähigen React-App mit Supabase-Backend, GitHub-Sync und Deployment.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„Lovable für Pharma und Life Sciences“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Mitarbeitende in Regulatory Affairs, Qualitätssicherung und Qualified Persons und Clinical Operations und Medical Writing. Sie lernen Lovable nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Pharma & Life Sciences.

Mit Lovable bauen Sie Web-Anwendungen, indem Sie beschreiben, was Sie brauchen – ganz ohne Programmierkenntnisse. In dieser Schulung lernen Fachanwenderinnen und Fachanwender aus Marketing, Vertrieb, HR, Operations oder Produktmanagement, wie aus einer Idee in wenigen Stunden eine klickbare, funktionierende Anwendung wird: eine Landingpage für eine Kampagne, ein internes Tool zur Erfassung von Anfragen, ein einfaches Kundenportal oder ein Prototyp, mit dem Sie eine Idee intern überzeugend vorstellen und frühzeitig echtes Feedback von Kolleginnen, Kollegen oder Kunden einholen.

Der Kurs ist konsequent praxisorientiert. Sie arbeiten an einem eigenen kleinen Projekt, lernen, Anforderungen klar zu formulieren, Daten sicher zu speichern, Logins einzurichten und das Ergebnis zu veröffentlichen. Ebenso wichtig ist der realistische Blick: Welche Vorhaben gelingen ohne IT-Unterstützung, wo sollten Sie Ihre IT oder Datenschutzbeauftragten einbeziehen und wie übergeben Sie einen gelungenen Prototyp an ein Entwicklungsteam? So nutzen Sie Lovable produktiv, ohne Schatten-IT oder Sicherheitsrisiken zu erzeugen, und sprechen mit Ihrer IT auf Augenhöhe.

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 beschreiben Anforderungen so, dass Lovable daraus eine brauchbare Web-Anwendung erzeugt.
  • Sie erstellen eine Landingpage mit Formular und veröffentlichen sie eigenständig.
  • Sie bauen ein internes Tool mit Login, Datenspeicherung und Rollen ohne Programmierkenntnisse.
  • Sie entwickeln klickbare Prototypen und nutzen sie zur Abstimmung mit Stakeholdern.
  • 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

Modul 1 Von der Idee zum ersten Entwurf
  • Was Lovable kann und was im Hintergrund passiert, verständlich erklärt
  • Idee in Ziel, Nutzergruppen, Seiten und Inhalte zerlegen
  • Den ersten Prompt schreiben und das Ergebnis bewerten
  • Mit kleinen, präzisen Änderungswünschen weiterarbeiten statt neu zu beginnen
Modul 2 Landingpages und Webauftritte
  • Kampagnen- und Event-Seiten mit klarer Botschaft und Call-to-Action
  • Bilder, Texte und Corporate Design einbinden
  • Kontakt- und Anmeldeformulare mit Datenspeicherung
  • Darstellung auf Smartphone und Desktop prüfen
Modul 3 Interne Tools und Formulare
  • Erfassungsmasken, Übersichtslisten und einfache Dashboards bauen
  • Daten in einer Datenbank speichern, ohne SQL zu schreiben
  • Logins und Rollen einrichten: wer darf was sehen und ändern
  • Typische Fehler erkennen und mit Rückgängig-Funktion beheben
Modul 4 Kundenportale und Prototypen
  • Einfache Portale für Kunden oder Partner mit geschütztem Bereich
  • Klickbare Prototypen für Produktideen und Stakeholder-Präsentationen
  • Feedback einsammeln und Iterationen gezielt umsetzen
  • Prototyp sauber dokumentiert an Entwicklung oder IT übergeben
Modul 5 Veröffentlichen, Sicherheit und Spielregeln
  • Anwendung veröffentlichen und unter eigener Domain erreichbar machen
  • Personenbezogene Daten, DSGVO und Abstimmung mit IT und Datenschutz
  • Kosten, Nutzungsgrenzen und realistischer Aufwand
  • Wann ein Projekt in professionelle Entwicklerhände gehört
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

Sicherer Umgang mit Browser und gängiger Bürosoftware genügt. Programmierkenntnisse sind ausdrücklich nicht erforderlich. Sie arbeiten in der Pharma-, Biotech- oder Medizintechnikbranche und kennen die GxP-Grundlagen Ihres Bereichs.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser, ein Lovable-Account (ein kostenpflichtiger Plan wird für intensives Arbeiten empfohlen) sowie kostenlose Accounts bei GitHub und Supabase.

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.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Gehört mir der Code, den Lovable erzeugt?

Ja, der generierte Code ist regulärer React- und TypeScript-Code, den Sie über die GitHub-Synchronisation in ein eigenes Repository übertragen können. Dort lässt er sich unabhängig von Lovable weiterentwickeln, testen und deployen. Im Kurs zeigen wir, wie Sie diesen Weg von Anfang an sauber einrichten, damit kein Lock-in entsteht.

Ist Lovable für produktive Anwendungen geeignet?

Für Prototypen, MVPs, interne Tools und überschaubare Kundenanwendungen ja, sofern Sie Sicherheit und Datenmodell bewusst prüfen. Besonders die Row Level Security in Supabase, der Umgang mit Secrets und die Wartbarkeit wachsender Codebasen erfordern Aufmerksamkeit. Wir behandeln im Kurs konkret, welche Prüfungen vor einem Go-live sinnvoll sind.

Worin unterscheidet sich Lovable von Cursor oder Claude Code?

Lovable ist ein browserbasierter App-Builder mit vorgegebenem Stack, integriertem Hosting und Supabase-Anbindung und eignet sich besonders für den schnellen Start. Cursor und Claude Code arbeiten dagegen in beliebigen bestehenden Codebasen und Technologien. In der Praxis kombinieren viele Teams beides: Start in Lovable, Weiterentwicklung im Editor über GitHub.

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 „Lovable 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 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns 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 und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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