Anthropic stellt „Claude for Healthcare“ vor: Sichere EHR-Integration und neue Spielregeln für klinische KI-Copilots

Anthropic treibt den Einsatz großer Sprachmodelle im Gesundheitswesen voran: Mit „Claude for Healthcare“ und neuen Schnittstellen zu elektronischen Gesundheitsakten (EHR) und Standard‑Fachdatenbanken positioniert sich das Unternehmen direkt in klinischen und administrativen Kernprozessen. Parallel entstehen Consumer‑Integrationen, über die US‑Patienten eigene Gesundheitsakten mit Claude verknüpfen können.

Für Krankenhäuser, Versicherer, Life‑Sciences-Unternehmen und Health-IT-Anbieter markiert dieser Schritt einen Wendepunkt: KI wechselt von der reinen Textgenerierung am Rand des Systems in den regulierten Kern der Gesundheits-IT.

1. Kontext: Was Anthropic konkret angekündigt hat

1.1 Produktumfang von „Claude for Healthcare“

Anthropic hat in den vergangenen Tagen eine branchenspezifische Suite rund um „Claude for Healthcare“ vorgestellt. Kernelemente sind:

• Spezialisierte Nutzung von Claude Opus 4.5: Das aktuelle Spitzenmodell von Anthropic wird für medizinische Aufgaben optimiert und in regulierten Healthcare- und Life-Sciences-Szenarien eingesetzt.

• Fach- und Normdatenbanken als Standard-Connectoren: Unter anderem

- Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) Coverage Database,

- ICD‑10 (Klassifikation von Diagnosen),

- National Provider Identifier (NPI) Registry,

- PubMed als Literaturdatenbank.

Diese Quellen dienen als strukturierte Wissensbasis für Abrechnung, Kodierung, Leitlinienbezug und medizinische Recherche.

• Unterstützung klinischer Workflows: Fokus auf

- Prior-Authorization- und Claims-Prozesse,

- Standardisierung und Beschleunigung von Dokumentation,

- Bearbeitung von Patientenanfragen und Postfacheingängen,

- Care Coordination über verschiedene Leistungserbringer hinweg.

• Agent Skills und FHIR-basierte Entwicklung: Anthropic führt modular konfigurierbare „Agent Skills“ ein, die spezifische Aufgaben wie FHIR-basierte App-Entwicklung oder Formular-Workflows (z. B. für Versicherungen) kapseln.

• Erweiterung für Life Sciences: Verbindungen zu Medidata, ClinicalTrials.gov, bioRxiv, medRxiv und weiteren Datenbanken für klinische Studien und Wirkstoffforschung; Unterstützung beim Entwurf von klinischen Studienprotokollen und Monitoring.

Damit ist Claude for Healthcare explizit als KI-Copilot für regulierte Kernprozesse positioniert und nicht nur als generischer Chatbot.

1.2 Sichere Anbindung an elektronische Gesundheitsakten

Zentral für das Thema EHR ist Anthropic’s Ansatz, eine sichere Integrationsschicht zu etablieren:

• Technischer Zugriff über standardisierte Protokolle: Mit FHIR und dem Model Context Protocol (MCP) können externe Datenquellen angebunden werden, ohne dass Rohdaten dauerhaft in die LLM-Umgebung kopiert werden.

• Feingranulare Datenabfragen: Statt komplette Patientenakten einzulesen, fragt Claude kontextbezogene Teilmengen an (z. B. Medikamente, Allergien, Laborwerte, jüngste Arztbriefe).

• HIPAA-orientierte Schutzmaßnahmen (für US-Märkte):

- Zugriff nur nach ausdrücklicher Einwilligung,

- Trennung von Berichts- und Trainingsdaten,

- keine Nutzung von Patientendaten für Modelltraining,

- Protokollierung und Auditierbarkeit von Zugriffen.

Für CIOs und Datenschutzbeauftragte ist entscheidend: Es geht nicht um ein „Verschieben“ der EHR in die KI, sondern um kontrollierte, temporäre Kontexteinspeisung.

1.3 Consumer-Fokus: HealthEx, Apple HealthKit & Android Health Connect

Parallel zur B2B‑Ausrichtung stellt Anthropic mehrere Consumer‑Integrationen vor:

• HealthEx-Partnerschaft:

- HealthEx bündelt Patientenakten aus über 50.000 US‑Gesundheitssystemen zu einem konsolidierten persönlichen Datensatz.

- Claude Pro- und Max-Nutzer können HealthEx verbinden, um auf Basis dieser konsolidierten Akten Fragen zu stellen (z. B. zu Laborwerten, Krankheitsverläufen, Vorbereitung auf Arzttermine).

- Identity- und Consent-Management (inkl. biometrischer Verifikation) liegen bei HealthEx, nicht bei Anthropic.

• Mobile Integrationen:

- Beta-Integrationen mit Apple HealthKit und Android Health Connect.

- Abruf von Vitaldaten, Aktivitäts- und Fitnessinformationen zur Trendanalyse und Vorbereitung ärztlicher Gespräche.

• Strikte Datenpolitik: Laut Anthropic werden persönliche Gesundheitsdaten aus diesen Integrationen nicht für das Training von Claude genutzt und nicht in der Langzeit-Memory gespeichert.

Diese Consumer-Schiene erhöht Erwartungsdruck auf Anbieter weltweit, ähnliche patientenzentrierte Dienste anzubieten – mittelfristig auch im europäischen Kontext, allerdings mit anderer regulatorischer Basis (DSGVO, MDR, nationale eHealth-Gesetze).

2. Detaillierte Analyse: Bedeutung für Gesundheitsorganisationen

2.1 Vom Experiment zur produktiven, regulierten Umgebung

Bisher war der Einsatz von LLMs im Gesundheitswesen meist auf Pilotprojekte, isolierte Tools oder generische Chatbots beschränkt. Mit Claude for Healthcare verschiebt sich der Fokus auf:

• Workflow-Integration in Krankenhaus-Informationssysteme (KIS), EHR, Versicherungs- und Abrechnungssysteme.

• Standardisierte Datenzugriffe über Connectoren, statt individueller Schnittstellenprojekte.

• Klare Rollenbilder: KI als Dokumentations- und Recherchecopilot, nicht als eigenständiger Diagnostiker.

Für Organisationen bedeutet dies einen Übergang von „experimenteller Nutzung“ hin zu dauerhaft eingeplanten, governance-pflichtigen Productivity-Tools.

2.2 Administrative Entlastung vs. klinische Verantwortung

Claude for Healthcare zielt vor allem auf Aufgaben mit hoher manueller Last und klaren Regelwerken:

• Prior Authorizations und Claims: Automatisches Sichten relevanter Dokumente, Abgleich mit Policen und Richtlinien, Erstellung begründeter Anträge und Einsprüche.

• Kodierung und Abrechnung: Vorschläge für ICD-10-Codes, DRGs oder Äquivalente; Begründungstexte basierend auf vorhandener Dokumentation.

• Standard-Dokumentation: Entwürfe von Arztbriefen, Entlassberichten oder Pflegeberichten auf Basis strukturierter und unstrukturierter EHR-Daten.

Die Verantwortung bleibt jedoch:

• klinisch immer beim Menschen,

• regulatorisch beim Betreiber (Krankenhaus, Versicherer, Praxisnetz),

• vertraglich beim Vendor (Anthropic, EHR-Hersteller, Integrationspartner) für bestimmte Teile der Kette.

Dies erfordert klare SOPs, Schulungskonzepte und Haftungsabgrenzungen.

2.3 Wettbewerb mit ChatGPT Health & bestehenden Spezialanbietern

Anthropic tritt mit Claude for Healthcare in einen bereits dynamischen Markt ein, u. a. mit:

• OpenAI/ChatGPT Health-Angeboten,

• spezialisierten Dokumentations‑KI-Anbietern (z. B. Ambient Clinical Documentation),

• EHR-internen KI-Funktionen der großen Plattformanbieter.

Unterscheidungsmerkmale von Anthropic sind aktuell:

• Integrationsarchitektur (MCP, Agent Skills, FHIR-Fokus) – zielt auf modulare, erweiterbare Szenarien.

• Sicherheitspositionierung („AI Safety“, Guardrails, Red-Teaming), die besonders für regulierte Sektoren attraktiv ist.

• Breiter Scope: Health, Life Sciences, Consumer Health in einer konsistenten Produktlinie.

Für CIOs und CDOs bedeutet dies: Der Markt konsolidiert sich nicht, sondern diversifiziert sich zunächst weiter. Multi-Vendor- und Multi-Model-Strategien werden wahrscheinlicher als „One-Size-Fits-All“.

2.4 Governance, Access-Control und Vendor-Risiko

Sobald LLMs Zugang zu EHR- und Versicherungsdaten erhalten, verschiebt sich der Risiko-Fokus:

• Datenschutz & Compliance:

- HIPAA in den USA, DSGVO und gegebenenfalls KDG/SDG, SGB V, KHPflV, Ländergesetze in Deutschland.

- Nachweisbare Zweckbindung (z. B. keine Zweitverwertung der Daten zu Training oder Analytics ohne explizite Einwilligung).

• Technische Sicherheit:

- Segmentierung des LLM-Zugriffs (kein Direktzugriff aus öffentlichen Chat-Oberflächen auf Kernsysteme),

- Logging und Monitoring aller Datenabfragen,

- Schutz vor Prompt-Injection aus externen Inhalten.

• Vendor-Risk-Management:

- Bewertung der Resilienz und Verfügbarkeit des LLM-Anbieters,

- Vertragsklauseln zu Datenstandorten, Subprozessoren, Update-Zyklen,

- Exit-Strategien (Vendor Lock-in vermeiden, offene Standards nutzen).

Claude for Healthcare erhöht damit den Druck, formale KI-Governance-Frameworks in Gesundheitsorganisationen zu etablieren.

3. Praktische Beispiele und Szenarien

3.1 Krankenhaus: KI-Copilot im Entlassmanagement

Ausgangssituation:

• Ein Maximalversorger mit eigenem KIS und EHR-System.

• Hohe Belastung der Stationsärzte durch Entlassbriefe und Übergabedokumentation an Reha-Einrichtungen und niedergelassene Kollegen.

Szenario mit Claude for Healthcare:

1. Das EHR stellt strukturierte Daten (Diagnosen, Prozeduren, Medikationsplan, Laborverläufe) und unstrukturierte Notizen über eine FHIR-Schnittstelle bereit.

2. Ein „Agent Skill – Discharge Summary“ ruft für einen definierten Zeitraum gezielt relevante Daten ab.

3. Claude generiert einen Entlassbrief-Entwurf im hausüblichen Format (inkl. Medikation, Verlauf, Empfehlungen) und markiert unsichere Stellen.

4. Der verantwortliche Arzt prüft, korrigiert und gibt das Dokument frei.

Nutzen:

• Reduktion der Zeit pro Entlassbrief von z. B. 20–30 Minuten auf 5–10 Minuten.

• Einheitlichere Qualität und Vollständigkeit der Berichte.

• Verbesserte Übergabeinformationen an nachbehandelnde Leistungserbringer.

Risiken/Anforderungen:

• Pflicht zur ärztlichen Endkontrolle.

• Versionierung (KI-Entwurf vs. finale Fassung).

• Schulung der Anwender in Prompting und kritischer Prüfung.

3.2 Krankenversicherung: Automatisierter Prior-Authorization-Workflow

Ausgangssituation:

• Private oder gesetzliche Krankenversicherung mit hohem Volumen an Leistungsanträgen.

• Medienbrüche zwischen Fax, PDF, EHR-Exporten und manueller Prüfung anerkannter Leitlinien.

Szenario mit Claude for Healthcare:

1. Eingehende Anträge werden OCR‑verarbeitet und strukturierte Daten extrahiert.

2. Ein Agent verbindet relevante EHR-Informationen, Policenbedingungen und CMS-/Leitliniendatenbanken.

3. Claude erstellt eine strukturierte Empfehlung:

- Antrag zustimmungsfähig,

- ablehnungsbedürftig (mit Begründung),

- klärungsbedürftige Punkte.

1. Sachbearbeiter treffen finale Entscheidung basierend auf der KI-Empfehlung.

Nutzen:

• Deutliche Beschleunigung von Bewilligungsprozessen.

• Bessere Nachvollziehbarkeit durch automatisch dokumentierte Entscheidungsgründe.

• Potenzial zur Reduktion von Fehlentscheidungen und Regressen.

3.3 Life Sciences: Planung eines Phase-II-Studienprotokolls

Ausgangssituation:

• Pharmaunternehmen plant eine Phase-II-Studie für ein neues Medikament.

• Iterativer Prozess zwischen klinischem Team, Biostatistik, Regulatory Affairs.

Szenario mit Claude for Healthcare / Life Sciences:

1. Der Sponsor beschreibt Zielpopulation, Wirkmechanismus, Endpunkte und verfügbare Präklinika.

2. Claude nutzt Connectoren zu Medidata, ClinicalTrials.gov sowie Literaturdatenbanken, um vergleichbare Studien zu identifizieren.

3. Auf Basis regulatorischer Leitlinien entwirft ein Agent ein erstes Studienprotokoll mit Arm-Design, Einschluss-/Ausschlusskriterien, Zeitplan, Sicherheits- und Wirksamkeitsendpunkten.

4. Das multidisziplinäre Team überarbeitet den Entwurf und validiert statistische Konzepte.

Nutzen:

• Verkürzung der initialen Protokoll-Entwurfsphase von Wochen auf Stunden.

• Bessere Standardisierung und Dokumentation regulatorischer Anforderungen.

3.4 Consumer-Szenario: Vorbereitung auf den Arzttermin (US-Kontext)

Ausgangssituation:

• Patientin mit mehreren chronischen Erkrankungen, verstreuten Befunden in verschiedenen Portalen.

Szenario:

1. Verknüpfung der Patientenportale über HealthEx; Aufbau einer konsolidierten Akte.

2. Verbindung von HealthEx mit Claude (opt-in, granular konfigurierbar).

3. Die Patientin bittet Claude, alle relevanten Ereignisse seit dem letzten Facharzttermin zusammenzufassen und Fragen für das nächste Gespräch vorzuschlagen.

4. Claude bezieht Laborverläufe, Medikationsänderungen und Arztbriefe ein und erstellt eine Liste priorisierter Rückfragen.

Nutzen:

• Strukturiertere Arzt-Patienten-Kommunikation.

• Besser informierte Patienten, potenziell frühere Erkennung von Risiken.

Für europäische Anbieter ist dieses Szenario ein Wegweiser, wie patientenzentrierte Datenzugriffe mit KI-Unterstützung in Zukunft aussehen könnten – allerdings unter deutlich strengeren Datenschutzregimen.

4. Business-Relevanz: Was Organisationen jetzt tun sollten

4.1 Strategische Einordnung für Krankenhäuser und Klinikverbünde

Leitfragen für Entscheidungsträger:

• Use-Case-Fokus: Wo ist der höchste Nutzen bei gleichzeitig beherrschbarem Risiko? Typische Startpunkte:

- Entlassbriefe,

- Ambulanzberichte,

- Patientenkommunikation (Postfach, Telefonnotizen),

- Kodierunterstützung.

• Architektur: Wie wird ein LLM (z. B. Claude for Healthcare) sicher an EHR und KIS angebunden?

- Integration über vorhandene FHIR-Gateways,

- Nutzung eines sicheren Middleware-Layers,

- Trennung von operativem EHR und Analyse-/KI-Schicht.

• Make-or-Buy: Eigenentwicklung von Agent Skills vs. Nutzung von Lösungen der KIS-/EHR-Anbieter oder Dritter.

Empfehlung: Gezielte Pilotprojekte mit klar definierten KPIs (Zeitersparnis, Dokumentationsqualität, Fehlerquote) und strenger Governance, bevor unternehmensweite Rollouts erfolgen.

4.2 Versicherer und Krankenkassen

Organisationen im Versicherungssektor sollten:

1. Bestandsprozesse analysieren: Welche Bereiche sind regelbasiert, textintensiv und wiederkehrend?

2. Pilot-LLM evaluieren: Vergleich von Claude for Healthcare mit anderen Anbietern bzgl.:

- Datenhaltung & Compliance,

- Qualität bei medizinischer und abrechnungsrelevanter Textverarbeitung,

- Integrationsfähigkeit in bestehende Kernsysteme.

1. Risiko- und Kontrollrahmen definieren:

- Automatisierbare Entscheidungen vs. „Assist-Only“,

- Kontrollstufen, Freigaberechte, Vier-Augen-Prinzip,

- Audit-Trails für alle durch KI erzeugten Entscheide oder Texte.

4.3 Life-Sciences-Unternehmen

Pharma, Biotech und MedTech sollten Claude for Healthcare/Life Sciences v. a. in folgenden Bereichen prüfen:

• Medical Writing (Studienprotokolle, Investigator Brochures, Patienteninformationen),

• Regulatory Affairs (Responses auf Behördenanfragen, Standardtexte für Einreichungen),

• Clinical Operations (Monitoring-Reports, Risikoberichte, Site-Kommunikation).

Dabei ist sicherzustellen, dass:

• Vertrauliche Projektdaten durch entsprechende VPC- oder On-Prem-Deployment-Modelle geschützt sind.

• KI-Ausgaben in validierte, GxP-konforme Prozesse eingebettet sind.

• Dokumentierte Validierungsstrategien für KI-gestützte Workflows existieren.

4.4 Health-IT- und EHR-Anbieter

Für Softwareanbieter im Gesundheitswesen eröffnet Claude for Healthcare neue Geschäftsmodelle – aber auch erhöhten Konkurrenzdruck.

Konkrete Schritte:

• Roadmap-Abgleich: Wo können standardisierte Connectoren (CMS, ICD-10, PubMed etc.) Mehrwert bieten, ohne Eigenentwicklung zu duplizieren?

• Partner- oder Plattformstrategie: Direktintegration von Claude (oder anderen LLMs) vs. Aufbau einer vendorneutralen LLM-Schicht.

• APIs & SDKs: Bereitstellung klar definierter Endpunkte, Rollen- und Rechtekonzepte, damit Kunden Agent Skills sicher integrieren können.

5. Fazit: Drei bis sechs zentrale Takeaways

• Claude for Healthcare markiert einen Übergang von generischen Chatbots zu eng in EHR- und Versicherungsworkflows integrierten KI-Copilots, mit Fokus auf administrative Lastreduktion und standardisierte Dokumentation.

• Die sichere, kontextbezogene Anbindung an EHR- und Standarddatenbanken über FHIR, MCP und Agent Skills ist der eigentliche Gamechanger, nicht die Textgenerierung als solche.

• Klinische Verantwortung und regulatorische Haftung bleiben bei den Organisationen, weshalb Governance, Auditierbarkeit und klare Rollenbilder von Anfang an definiert werden müssen.

• Für Krankenhäuser, Versicherer und Life-Sciences-Unternehmen entsteht ein unmittelbarer Handlungsdruck, Pilotprojekte aufzusetzen, KI-Governance-Strukturen zu etablieren und Multi-Model-Strategien zu prüfen.

• Consumer-Integrationen wie HealthEx, Apple HealthKit und Android Health Connect zeigen, wohin sich patientenzentrierte KI-Dienste entwickeln, werden aber in Europa nur mit angepassten, DSGVO-konformen Modellen realisierbar sein.

• Health-IT- und EHR-Anbieter sollten Claude for Healthcare als Signal verstehen, ihre eigenen KI- und Integrationsstrategien zu schärfen, um nicht von generischen Plattformanbietern in den Kern ihrer Wertschöpfung verdrängt zu werden.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist „Claude for Healthcare“ von Anthropic?

„Claude for Healthcare“ ist eine branchenspezifische Version des KI-Assistenten Claude, die für den Einsatz in regulierten Gesundheits- und Life-Sciences-Umgebungen optimiert wurde. Sie unterstützt unter anderem klinische Workflows, Versicherungs- und Abrechnungsprozesse sowie Forschungs- und Studienaktivitäten und bindet sich sicher an EHR-Systeme und Fachdatenbanken an.

Wie funktioniert die Integration von „Claude for Healthcare“ mit elektronischen Gesundheitsakten (EHR)?

Die Integration erfolgt über standardisierte Schnittstellen wie FHIR und das Model Context Protocol (MCP), wodurch nur kontextbezogene Ausschnitte aus der Akte temporär in den KI-Kontext geladen werden. Patientendaten verbleiben im EHR, Zugriffe werden protokolliert, und es werden HIPAA-orientierte Schutzmaßnahmen wie Einwilligungsmanagement und strikte Trennung von Trainings- und Produktivdaten umgesetzt.

Welche Vorteile bietet „Claude for Healthcare“ für Krankenhäuser und Versicherungen?

Krankenhäuser können Dokumentation, Entlassbriefe, Ambulanzberichte und Kodierung deutlich beschleunigen und standardisieren, ohne die klinische Verantwortung an die KI abzugeben. Versicherungen profitieren vor allem in Prior-Authorization- und Claims-Prozessen durch automatisierte Sichtung von Unterlagen, strukturierte Entscheidungsempfehlungen und besser nachvollziehbare Begründungen.

Was ist der Unterschied zwischen generischen KI-Chatbots und „Claude for Healthcare“?

Generische Chatbots arbeiten meist losgelöst von Kernsystemen und ohne tiefgehende Integration in EHR- oder Abrechnungssysteme. „Claude for Healthcare“ ist hingegen als KI-Copilot für regulierte Kernprozesse konzipiert, nutzt standardisierte Connectoren zu medizinischen Datenbanken, ist auf Compliance und Auditierbarkeit ausgerichtet und unterstützt spezifische Workflows über Agent Skills.

Welche Rolle spielen HealthEx, Apple HealthKit und Android Health Connect in Zusammenhang mit Claude?

Über HealthEx können US-Patienten konsolidierte Gesundheitsakten aus vielen Systemen mit Claude verknüpfen, um personalisierte Auswertungen und Vorbereitung auf Arzttermine zu erhalten. Beta-Integrationen mit Apple HealthKit und Android Health Connect ermöglichen zusätzlich die Analyse von Vital- und Aktivitätsdaten, wobei Anthropic laut eigener Aussage diese Gesundheitsdaten weder zum Training nutzt noch langfristig speichert.

Welche Risiken und Governance-Anforderungen entstehen durch den Einsatz von „Claude for Healthcare“?

Mit dem KI-Zugang zu EHR- und Versicherungsdaten steigen Anforderungen an Datenschutz, Zugriffskontrolle, Logging und Schutz vor Missbrauch wie Prompt-Injection. Organisationen müssen klare Verantwortlichkeiten, SOPs, Freigabeprozesse, Audit-Trails sowie Vendor-Risk-Management etablieren und sicherstellen, dass die klinische und regulatorische Verantwortung weiterhin beim menschlichen Fachpersonal und der betreibenden Organisation liegt.

Was sollten Gesundheitsorganisationen jetzt konkret tun, um sich auf „Claude for Healthcare“ vorzubereiten?

Organisationen sollten priorisierte Use-Cases mit hohem Nutzen und beherrschbarem Risiko definieren, etwa Entlassbriefe, Ambulanzdokumentation oder Prior Authorizations, und dazu Pilotprojekte mit messbaren KPIs aufsetzen. Parallel sind eine sichere Integrationsarchitektur (z. B. über FHIR-Gateways und Middleware), ein formales KI-Governance-Framework sowie eine Multi-Model-Strategie im Zusammenspiel mit vorhandenen EHR- und IT-Systemen zu entwickeln.