So verwenden Sie Claude als medizinischen Texter: Was Claude entwerfen kann

11. Juni 2026

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Der Skill hinter diesem Leitfaden: Nora - Medical Writer AI Skill. Fragt zunächst nach Zielgruppe, Dokumenttyp und Rechtsordnung und markiert fehlende Daten, statt sie zu erfinden - 14,99 $, eine Zahlung, dauerhaft Ihr Eigentum.

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Ein Modell kann Ihnen die Last des ersten Entwurfs abnehmen: bei der Strukturierung eines Dokuments, bei der Aufbereitung derselben Studiendaten für eine andere Leserschaft und bei der Übertragung klinischer Sprache in allgemein verständliche Sprache. Einer Referenz kann es nicht anvertraut werden, es kennt Ihre zugelassene Fachinformation nicht und weiß nicht, welche Ihrer Eingaben Sie einfügen durften. Nichts, was auf diese Weise entworfen wurde, gelangt ohne qualifizierte medizinische, wissenschaftliche und regulatorische Prüfung zu einem Patienten, einer Zulassungsbehörde oder einer Zeitschrift. Dies ist keine medizinische Beratung.

Warum ist die Erfindung von Zitationen das erste Problem, das behandelt werden sollte?

Denn in diesem Fachgebiet bringt Sie eine gefälschte Referenz nicht nur in Verlegenheit. Ein Modell erzeugt eine echt klingende Autorenliste, eine plausible Zeitschrift, einen Band, einen Seitenbereich und einen korrekt formatierten DOI für eine nicht existierende Arbeit - und die Ausgabe enthält keinerlei Hinweis darauf, dass es irgendetwas davon erfunden hat. Keine Einschränkung, kein fehlendes Feld, keine geringere Zuverlässigkeit.

Dies geschieht am häufigsten genau dort, wo Sie die Belege am dringendsten benötigen: bei der spezifischen Aussage am Dreh- und Angelpunkt Ihres Arguments, an der Stelle, an der die tatsächliche Literatur am dünnsten ist. Wenn ein gut erforschtes Thema zitiert wird, hat das Modell echte Arbeiten gesehen und nennt mit größerer Wahrscheinlichkeit eine davon. Wenn Ihr Satz eine Studie erfordert, die niemand durchgeführt hat, erhalten Sie eine Studie, die niemand durchgeführt hat.

Die damit verbundenen Fehler sind beim medizinischen Schreiben noch gravierender, weil sie einer kurzen Prüfung standhalten: eine echte Arbeit mit erfundenen Seitenzahlen; eine echte Arbeit, deren Ergebnis in einer anderen Population, bei einer anderen Dosis oder über einen anderen Nachbeobachtungszeitraum erzielt wurde als in dem Satz, dem Sie sie zugeordnet haben; ein auflösbarer DOI, der auf einen themenfremden Artikel verweist. Jede Referenz wird anhand der tatsächlichen Quelle - DOI, PubMed und Zeitschrift - überprüft, bevor sie irgendwo verwendet wird.

Die Methode, die funktioniert: Bitten Sie niemals um Quellen.

Kehren Sie die Reihenfolge um. Lassen Sie das Modell die zitierpflichtigen Aussagen markieren und Ihnen mitteilen, wonach Sie suchen sollten. Finden Sie die Quellen selbst. Fügen Sie anschließend den tatsächlichen Quellentext ein und lassen Sie das Modell Ihren Entwurf anhand dessen prüfen, was die Quelle tatsächlich aussagt - genau dieser Schritt fängt das häufigere Problem ab, dass eine echte Referenz über ihre Beleglage hinaus gedehnt wird.

Prompt 1 - Markieren Sie die Aussagen, liefern Sie keine Quellen.

Sie prüfen einen Entwurf für [DOKUMENTTYP: Manuskriptdiskussion / Abschnitt „Hintergrund / allgemein verständliche Zusammenfassung“ in [THERAPEUTISCHES GEBIET]. Geben Sie KEINE Zitation, keinen Autorennamen, kein Jahr, keine Zeitschrift und keinen DOI an. If you are tempted to name a source, name a search instead. Wenn Sie eine Quelle nennen möchten, nennen Sie stattdessen eine Suche. Kennzeichnen Sie jeden Satz, der eine sachliche, klinische oder quantitative Aussage enthält der eine Quelle benötigt. Geben Sie für jeden aus: - den Satz, exakt zitiert - das Evidenzniveau, das erforderlich wäre, um die Aussage in der vorliegenden Form zu stützen (RCT, Metaanalyse, Beobachtungsstudie, Leitlinie, Fachinformation/SmPC, präklinisch) - drei PubMed-Suchstrings, nach abnehmender Breite geordnet - ob die formulierte Aussage stärker ist als der Evidenztyp es wahrscheinlich haben wird Führen Sie außerdem jeden Satz auf, der Wirksamkeit impliziert oder behauptet, ENTWURF: [PASTE]

vergleichende Wirksamkeit oder Sicherheit. Diese Aussagen gehören in die behördliche Prüfung.

Prompt 2 - prüfen Sie die Paraphrase anhand der tatsächlichen Quelle Nachfolgend finden Sie einen Abschnitt aus meinem Entwurf und anschließend den tatsächlichen Text der Quelle Ich habe sie dafür zitiert. Ich habe die Quelle gelesen. Prüfen Sie, ob ich sie korrekt verwendet habe. Geben Sie für jede Aussage in meinem Abschnitt an, ob der Quelltext: (a) sagt es direkt, (b) legt es nahe, sagt es aber nicht ausdrücklich, (c) sagt etwas Engeres aus - andere Population, Dosis, Endpunkt, Nachbeobachtung, Vergleichsbehandlung oder Größenordnung, (d) stützt die Aussage überhaupt nicht. unterstützende Textzeile, beantworten Sie (d). Füllen Sie keine Lücke aus Ihrem eigenen Wissen und sagen Sie mir nicht, was die weiterführende Literatur besagt. Kennzeichnen Sie separat jede Zahl in meinem Abschnitt, die nicht vorkommt wörtlich im Quelltext. MEIN ABSCHNITT: [PASTE] QUELLTEXT: [PASTE THE RELEVANT PAGES]

Skill im Fokus

Nora - AI-Skill für medizinische Fachtexte

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Fragt vor dem Schreiben auch nur einer Zeile nach Zielgruppe, Dokumenttyp und Rechtsordnung und arbeitet anschließend ausschließlich mit den von Ihnen bereitgestellten Daten - alles Fehlende wird als [DATA TO BE PROVIDED] gekennzeichnet, statt die Lücke zu füllen. Jede Ausgabe wird als Entwurf zur Prüfung durch qualifizierte Fachleute gekennzeichnet.

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Was können Sie tatsächlich eingeben?

Das ist eine echte Entscheidung mit echten Regeln, und sie wird getroffen, bevor Sie etwas einfügen, nicht danach. Zwei getrennte Probleme werden miteinander verwechselt.

\Patientendaten. Nach HIPAA benötigt ein Anbieter, der in Ihrem Auftrag geschützte Gesundheitsinformationen verarbeitet, eine Business-Associate-Vereinbarung. Verbrauchertarife für Chats beinhalten in der Regel keine solche Vereinbarung. „Ich füge einfach die Fallzusammenfassung ein“ ist daher eine Entscheidung über die Compliance-Ausrichtung Ihrer Organisation und keine reine Bequemlichkeit. Auch die De-Identifizierung unterliegt klaren Standards - Safe Harbor und Expert Determination - und das Entfernen des Namens gehört nicht dazu. Daten, eine seltene Diagnose, eine kleine Population an einem Standort oder eine ungewöhnliche Kombination aus Alter und Orten: All dies kann eine Person wieder identifizierbar machen. Nach GDPR gehören Gesundheitsdaten zu einer besonderen Kategorie mit eigenen Anforderungen an Rechtsgrundlage, Datenminimierung und Aufbewahrung; außerdem ist relevant, wo die Verarbeitung physisch stattfindet.

Unveröffentlichte Studiendaten. Ein völlig anderes Regelwerk. Diese Daten sind in der Regel vertraglich vertraulich und unterliegen der Vertraulichkeitspflicht des Sponsors; eine Vertraulichkeitsvereinbarung unterscheidet nicht danach, ob der Empfänger eine Person oder ein Tool ist. Spitzenresultate vor ihrer Offenlegung können für einen börsennotierten Sponsor außerdem wesentliche nicht öffentliche Informationen darstellen.

Die praktische Antwort: Fragen Sie, welcher Tarif und welche Vereinbarung in Ihrer Organisation gelten, und klären Sie die Antwort, bevor Sie etwas Reales entwerfen. Lernen Sie den Arbeitsablauf anhand synthetischer oder bereits veröffentlichter Daten - dadurch lernen Sie genau dasselbe.

Was weiß das Modell über regulierte Inhalte nicht?

Es kennt Ihre Fachinformation nicht. Es schreibt auf Grundlage der veröffentlichten Literatur und dessen, wie Arzneimitteltexte im Allgemeinen klingen, weshalb es in Formulierungen zur Wirksamkeit abgleitet, die über eine zugelassene Indikation hinausgehen, ohne zu erkennen, dass es eine Grenze überschritten hat.

In den USA unterliegt die Bewerbung verschreibungspflichtiger Arzneimittel 21 CFR 202.1. Das Material muss ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Risiko- und Nutzeninformationen darstellen - eine strukturelle Anforderung daran, wie umfassend beide behandelt werden, und keine Frage des Tons - und darf hinsichtlich Nebenwirkungen, Kontraindikationen oder Wirksamkeit weder falsch noch irreführend sein oder wesentliche Fakten zu den Folgen einer bestimmungsgemäßen Anwendung auslassen. Werbematerial wird bei der erstmaligen Verbreitung über das Formular 2253 bei der FDA eingereicht, und das Office of Prescription Drug Promotion stellt bei Verstößen gegen die Vorschriften Briefe ohne Titel sowie Warnschreiben aus. Ein Modell, das um „ansprechenden“ Text gebeten wird, erzeugt standardmäßig einen nutzenlastigen Text, weil die meisten Marketingtexte so aussehen.

Strukturierte Dokumente haben vorgeschriebene Inhalte: ICH E3 für klinische Studienberichte, die Formate für die Fachinformation und die Packungsbeilage in der EU sowie Berichtsleitlinien wie CONSORT für randomisierte Studien, PRISMA für systematische Übersichtsarbeiten und STROBE für Beobachtungsstudien. Der typische Fehler ist nicht ein Abschnitt, der falsch aussieht - sondern ein Abschnitt, der vollkommen korrekt klingt und stillschweigend einen erforderlichen Punkt auslässt.

Für die Einreichung bei einer Fachzeitschrift besagen die ICMJE-Empfehlungen, dass ein Chatbot nicht als Autor aufgeführt werden kann, da eine Autorenschaft die Verantwortung für die Genauigkeit und Integrität der Arbeit voraussetzt. Autoren werden gebeten, bei der Einreichung den Einsatz KI-gestützter Technologien offenzulegen, deren Verwendung zu beschreiben und weiterhin dafür verantwortlich zu bleiben, alles zu überprüfen, was von einer KI bearbeitet wurde. Dieselbe Sorgfalt wird aus akademischer Sicht in unserem Leitfaden für akademisches Schreiben behandelt, die Überprüfung von Quellen im Leitfaden für Literaturverwaltung.

What is it genuinely good at?

Worin ist es wirklich gut?

Umformulierung. Ein und derselbe Datensatz muss zu einem Abschnitt eines klinischen Studienberichts, einem Manuskript, einer Kurzinfo für Ärztinnen und Ärzte und einem Patientenmerkblatt werden - in vier Sprachregistern, und diese Übersetzungsarbeit nimmt tatsächlich viele Stunden in Anspruch. Ein Modell, dem man die Zahlen gibt und die Leserschaft nennt, übernimmt die strukturelle und sprachliche Arbeit, während Sie die Beurteilung behalten.

Es eignet sich außerdem gut für die Strukturierung eines Dokumenttyps im ersten Durchgang, den Sie nur selten verfassen, dafür, Stellen zu markieren, an denen Ihr eigener Entwurf hinsichtlich des Sprachregisters abgedriftet ist, und die unbequemen Fragen zu formulieren, die ein Prüfer stellen wird, bevor er sie stellt.

Prompt 3 - für eine andere Leserschaft umformulieren, ohne Aussagen hinzuzufügen Formulieren Sie die folgende Passage für [AUDIENCE: Patientinnen und Patienten sowie pflegende Angehörige / verschreibende Ärztinnen und Ärzte / ein HTA-Ausschuss / eine Pressebeauftragte für Laien] in [JURISDICTION: US / EU / UK], angestrebte Lesestufe [z. B. britische Lesestufe 12]. Strenge Regeln: - Führen Sie keine Tatsache, Zahl, keinen Nutzen, Vergleich oder keine Beruhigung ein, die nicht bereits in meinem Text steht. Alles Fehlende gehört auf eine GAPS-Liste. - Wandeln Sie keine absolute Zahl in eine relative um und umkehren, und rechnen Sie nichts neu. Übernehmen Sie Zahlen wortgetreu. - Bewahren Sie die Unsicherheit. Wenn ich geschrieben habe, dass eine Wirkung nicht - Bleibt eine Aussage statistisch nicht signifikant, bleibt sie nicht signifikant. - Halten Sie Informationen zu Risiken ebenso präsent wie Informationen zum Nutzen. - Wenn ein erforderliches Element dieses Dokumenttyps in meinem Text ein, fügen Sie [DATA TO BE PROVIDED] ein - niemals einen Platzhalterwert. Geben Sie zuerst die Überarbeitung, dann GAPS und anschließend eine Liste jedes Satzes zurück, den ein PASSAGE: [PASTE]

Prompt 4 - Prüfung vor der Weitergabe an Ihren Prüfer

Agieren Sie als kritischer Erstleser des nachstehenden Entwurfs. Dies ist [DOKUMENTTYP] für [AUDIENCE] in [JURISDICTION], betreffend [PRODUKT / INTERVENTION], Indikation wie in der Fachinformation angegeben: [PASTE THE APPROVED INDICATION TEXT]. Sie genehmigen nichts. Erstellen Sie eine Liste für einen qualifizierten Prüfer. Kennzeichnen Sie sie und zitieren Sie den Satz: 1. Jede Aussage, die über den von mir eingefügten Indikationstext hinausgeht. 2. Jede vergleichende Aussage, ausdrücklich oder implizit durch Reihenfolge oder Hervorhebung. 3. Jede Stelle, an der der Nutzen ausführlicher dargestellt wird als das Risiko. 4. Jede Zahl, die ohne ihren Nenner, Zeitraum, Population oder Unsicherheit. 5. Jede kausale Formulierung, die nichtkausalen Belegen zugeordnet ist. 6. Jedes erforderliche Element dieses Dokumenttyps, das fehlt - benennen Sie die Leitlinie oder das Format, anhand dessen Sie prüfen, und sagen Sie es klar wenn Sie nicht sicher sind, dass es in dieser Gerichtsbarkeit gilt. Nichts umformulieren. Mich nicht beruhigen. ENTWURF: [PASTE]

Ergänzendes prompt-Paket

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Für den alltäglichen Teil der Arbeit - Arztbriefe, Fallzusammenfassungen und fachärztliche Korrespondenz - erstellt für die Prüfung durch medizinisches Fachpersonal, bevor etwas versendet wird. Dieselbe Frage der Vertraulichkeit gilt, bevor Sie Inhalte einfügen.

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Wie installiert man den Nora-Skill?

Der Download ist eine ZIP-Datei mit SKILL.md im Stammverzeichnis des Archivs - nicht in einem verschachtelten Ordner, was der häufigste Grund für einen fehlgeschlagenen Upload ist. Öffnen Sie in der Claude-Desktop-App Anpassen → Skills, laden Sie die ZIP-Datei hoch und schalten Sie sie ein. Claude lädt sie, sobald Ihre Anfrage zu ihrem Anwendungsbereich passt.

Skills sind in den Tarifen Free, Pro, Max, Team und Enterprise verfügbar. Die eigentliche Voraussetzung ist die Codeausführung: Aktivieren Sie unter Einstellungen → Funktionen auf Free, Pro und Max die Option Codeausführung und Dateierstellung. In Team ist sie standardmäßig auf Organisationsebene aktiviert; in Enterprise muss ein Inhaber sie in den Organisationseinstellungen aktivieren. Wenn das Skills-Menü in Ihrem Arbeitskonto ausgegraut ist, wurde diese Administratoreinstellung deaktiviert; es handelt sich nicht um eine Tarifbeschränkung - in einer Life-Sciences-Organisation kann sie absichtlich deaktiviert worden sein. Das sollten Sie klären, bevor Sie versuchen, die Einschränkung zu umgehen.

In ChatGPT oder Gemini gibt es keinen Upload-Schritt: Öffnen Sie SKILL.md, kopieren Sie den Inhalt und fügen Sie ihn in die benutzerdefinierten Anweisungen ein. Die automatische Auslösung geht verloren, die Methode bleibt jedoch erhalten.

Wo scheitert es?

Berechnungen mit Ihren Daten. Es wird einen Prozentsatz, ein Konfidenzintervall oder eine Inzidenzrate aus Ihrem Text erneut berechnen und dabei falsch liegen, während es völlig sicher klingt. Übertragen Sie jede Zahl manuell aus der Quelltabelle.
Kodierte Terminologie. MedDRA Preferred Terms sowie ICD- und ATC-Codes wirken plausibel, sind aber häufig falsch. Das sind Nachschlageaufgaben, keine Sprachaufgaben.
Rechtliche Vorgaben je nach Region. Ein US-amerikanisches Dokument mit Verschreibungsinformationen und eine EU-Fachinformation sind nicht dasselbe Dokument mit unterschiedlicher Schreibweise. Bei der Aufforderung „Verschreibungsinformationen“ wird es beides vermischen.
Ausgewogene Darstellung. Mit den Standardeinstellungen verfasst es nutzenorientierte Texte. Eine ausgewogene Darstellung muss ausdrücklich vorgegeben und trotzdem von einer qualifizierten Person geprüft werden.
Gefälligkeit. Fragen Sie, ob Ihr Entwurf konform ist, wird Ihnen meist mit Ja geantwortet. Fragen Sie stattdessen, woran ein Prüfer Anstoß nehmen würde.
Prüfpfad. Die Chat-Ausgabe hat keine Versionshistorie, keine Freigabe durch einen Prüfer und keinen kontrollierten Datensatz. In einer Umgebung, die 21 CFR Part 11 oder EU Annex 11 unterliegt, muss der Entwurf in Ihr validiertes Dokumentensystem übernommen werden und darf nicht in einer Unterhaltung verbleiben.
Vertraulichkeit. Hier scheitert es bereits beim Einfügen. Eine nachträgliche Korrektur gibt es nicht.

Für wen ist das gedacht?

Medizinische Fachautoren, regulatorische und klinische Teams in Pharmaunternehmen und CROs, Agenturen für medizinische Kommunikation sowie akademische Forschende, die Studien ausarbeiten. Es funktioniert mit Claude, ChatGPT oder jedem AI-Chat. Für angrenzende klinische Dokumente - Einwilligungsformulare, klinische Zusammenfassungen und Patientenmaterialien - decken die Sammlung für Skills im Gesundheits- und Medizinbereich und die prompt-Pakete für Gesundheit und Medizin weitere ähnliche Anwendungsbereiche ab, jeweils als spezialisierte Assistenz statt als allgemeiner Chatbot. Alles hier erzeugt Entwürfe zur Prüfung durch qualifizierte Fachleute, und nichts davon stellt eine medizinische Beratung dar.

Zusammenfassung:

Übernimm niemals eine Quellenangabe von einem Modell, kläre die Vertraulichkeit, bevor du etwas einfügst, und behandle jede Ausgabe als Entwurf zur Prüfung durch qualifizierte medizinische und regulatorische Fachleute. Für regulatorische, klinische und patientenorientierte Dokumente verwende Nora - AI-Skill für medizinische Fachtexte ($14.99); für alltägliche Klinikbriefe und Fallzusammenfassungen deckt das AI Medical Documentation Writer ($9)-prompt-Paket den übrigen Bedarf ab. Beide funktionieren mit Claude, ChatGPT und jedem AI-Chat und bieten eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie.

Skill · .md · Funktioniert mit Claude & ChatGPT

Nora - AI-Skill für medizinische Fachtexte

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KissMySkills ist ein Marktplatz mit 853 AI-Skills, 158 prompt-Paketen, 55 Agenten und kostenlosen Tools für Claude, ChatGPT und jeden AI-Chat.

Häufig gestellte Fragen

Can I use Claude for medical writing?+

For first drafts, structure, and recasting the same data for a different audience, yes — with three conditions. Every reference must be resolved against the actual source before it goes anywhere. The confidentiality question about what you paste must be settled first. And nothing reaches a patient, a regulator or a journal without qualified medical, scientific and regulatory review. This is not medical advice.

Why does AI invent references in medical writing?+

A citation is a highly patterned string — authors, year, title, journal, volume, pages, DOI — and a model that continues patterns produces all of those features whether or not the paper exists. Nothing in the output marks an invented one. It happens most often exactly where you most want support: the specific claim at the hinge of your argument, where the real literature is thinnest. Adjacent failures include a real paper with invented page numbers, and a real finding from a different population, dose or follow-up than your sentence implies.

Can I put patient data or unpublished trial data into an AI chat?+

Treat these as two separate questions with two separate rulebooks. Under HIPAA, a vendor processing protected health information needs a Business Associate Agreement, and consumer chat tiers generally do not carry one. De-identification has defined standards — Safe Harbor and Expert Determination — and removing a name is not one of them; dates, rare diagnoses and small site populations can re-identify. Under GDPR, health data is special category with its own basis, minimisation and retention rules. Unpublished trial data is usually confidential to the sponsor under contract regardless of privacy law. Ask what agreement your organisation has in place before you paste anything real.

What does an AI get wrong about promotional and regulatory medical content?+

It does not know your approved label, so it writes efficacy language drawn from the literature rather than the indication. In the US, prescription drug promotion sits under 21 CFR 202.1, which requires fair balance between risk and benefit information and prohibits material that is false or misleading about side effects, contraindications or effectiveness; materials are submitted to FDA on Form 2253 at first dissemination. Structured documents have prescribed contents — ICH E3 for clinical study reports, SmPC and package leaflet formats in the EU, CONSORT, PRISMA and STROBE for reporting. The typical failure is a section that reads perfectly and quietly omits a required item.

Can I list Claude as an author on a paper?+

No. ICMJE recommendations state that a chatbot cannot be listed as an author, because authorship requires responsibility for the accuracy, integrity and originality of the work. Authors are asked to disclose AI-assisted technologies at submission, describe how they were used, and remain responsible for verifying everything the AI touched.

How do I install the Nora Medical Writer skill?+

The download is a ZIP with SKILL.md at the root of the archive, not inside a nested folder. In the Claude desktop app open Customize then Skills, upload the ZIP and toggle it on. Skills work on Free, Pro, Max, Team and Enterprise; the real requirement is code execution — enable Code execution and file creation under Settings then Capabilities on Free, Pro and Max. On Team it is on by default and on Enterprise an owner enables it, which is why the menu is sometimes greyed out on a work account. In ChatGPT or Gemini, paste the contents of SKILL.md into custom instructions instead.