CASUS ist eine Schweizer Legal-AI-Plattform, die Pharmaverträge automatisch auf Risiken, Regelkonformität und fehlende Standardklauseln prüft. Relevante Module: Risk & Quality Review für einzelne Verträge, Benchmark-Vergleich gegen interne Playbooks sowie AI Data Room für die parallele Analyse ganzer Vertragsportfolios. Daten werden ausschliesslich in der Schweiz oder EU gehostet, ohne Übertragung in die USA.
Warum Pharmaverträge besonders komplex sind
Pharmaverträge stehen unter regulatorischem Druck von mehreren Seiten gleichzeitig. Lizenzvereinbarungen, klinische Studienverträge (Clinical Trial Agreements), Co-Promotion-Verträge, Supply Agreements und Pharmacovigilance-Vereinbarungen müssen jeweils spezifische Compliance-Anforderungen erfüllen – national wie international.
In der Schweiz kommen das Heilmittelgesetz (HMG), die Good Manufacturing Practice (GMP) und zunehmend auch die Anforderungen des EU AI Acts hinzu, wenn Vertragspartner in der EU tätig sind. Dazu treten datenschutzrechtliche Pflichten aus dem revidierten Datenschutzgesetz (DSG) und der DSGVO, sobald personenbezogene Gesundheitsdaten involviert sind.
Was das für Legal Teams bedeutet: Jeder Vertrag hat typischerweise mehrere potenzielle Problemzonen – fehlende Haftungsbegrenzungen, unvollständige Datenschutzklauseln, unklar definierte IP-Rechte an Forschungsergebnissen. Diese manuell zu prüfen ist zeitaufwändig, fehleranfällig und skaliert schlecht, wenn Dutzende von Verträgen parallel bearbeitet werden müssen.
Was KI-gestützte Vertragsprüfung in der Pharmaindustrie leisten kann
KI-Vertragsprüfung im Pharmakontext bedeutet: strukturierte, nachvollziehbare Analyse von Vertragsrisiken – nicht Ersatz rechtlicher Beurteilung, sondern systematische Aufbereitung.
Konkret kann ein KI-Tool wie CASUS folgendes leisten:
Identifiziert Klauseln, die von einem internen Standard (Playbook) abweichen, etwa eine Vertraulichkeitsklausel ohne Löschpflicht oder eine Haftungsregelung ohne Cap.
Erkennt fehlende Regelungsbereiche: Fehlt eine Pharmacovigilance-Klausel in einem Supply Agreement? Ist die IP-Ownership bei gemeinschaftlich entwickelten Wirkstoffen nicht definiert?
Priorisiert Findings nach Schweregrad (niedrig / mittel / hoch), damit Legal Teams wissen, wo sofort gehandelt werden muss.
Liefert pro Finding konkrete Formulierungsoptionen, die direkt in Microsoft Word übernommen werden können.
Beim Benchmark-Modul von CASUS wird das zu prüfende Dokument gegen einen Referenzstandard gehalten. Das Ergebnis ist ein Prozentwert der Übereinstimmung plus eine strukturierte Liste der Abweichungen. Für Pharma-Legal-Teams, die mit standardisierten Vertragsvorlagen arbeiten müssen, ist das eine direkte Arbeitshilfe.
Wie funktioniert die Risikoanalyse bei Pharmakomplexen Verträgen?
CASUS analysiert den Vertrag aus der Perspektive der jeweiligen Partei – nicht pauschal.
Der Risk & Quality Review erkennt, welche Partei welches Risiko trägt, und ordnet Findings entsprechend zu. In einem Clinical Trial Agreement etwa trägt der Sponsor typischerweise andere Risiken als die Prüfstelle. CASUS bildet diese Parteienperspektive in der Analyse ab, statt generische Red Flags zu listen.
Jedes Finding enthält: die betroffene Klausel, die Partei, der das Risiko zuzuordnen ist, den Schweregrad und einen konkreten Verbesserungsvorschlag. Wer in Microsoft Word arbeitet, kann den Vorschlag mit einem Klick direkt einfügen – korrekt formatiert, an der richtigen Stelle im Dokument.
Wer CASUS ausprobieren möchte, kann sich kostenlos unter app.getcasus.com/signup anmelden. Der Einstieg ist ohne Vorkenntnisse in Prompting oder KI-Tools möglich.
Grosse Vertragsportfolios: Wie hilft der AI Data Room?
Pharmaunternehmen verwalten nicht selten Hunderte aktiver Verträge gleichzeitig: Lieferantenverträge, Lizenzvereinbarungen, MSAs mit CROs, Distributor Agreements für verschiedene Märkte. Eine manuelle Compliance-Kontrolle über dieses Portfolio ist kaum realistisch.
Der AI Data Room von CASUS erlaubt den parallelen Upload und die strukturierte Extraktion von Informationen aus vielen Dokumenten. Legal Teams definieren, welche Informationen extrahiert werden sollen – etwa Haftungsobergrenzen, Vertragslaufzeiten, Kündigungsfristen oder Datenschutzklauseln – und erhalten die Ergebnisse als Tabelle.
Dabei werden Auffälligkeiten markiert: Eine Haftungsklausel ohne Cap, eine Kündigungsfrist über 24 Monate, eine fehlende Datenschutz-Annex. Die Ausgabe lässt sich direkt in Excel weiterverarbeiten oder als Grundlage für interne Compliance-Berichte verwenden.
Für den Datenschutz-Use-Case im Pharmabereich ist das besonders relevant: Verträge mit Gesundheitsdaten unterliegen erhöhten Anforderungen. CASUS kann personenbezogene Daten und sensible Datenkategorien im Vertragstext identifizieren und zur Priorisierung von Anonymisierungsmassnahmen beitragen.
Was AI-Chat für die vertragliche Compliance-Arbeit bedeutet
Neben den strukturierten Review-Workflows gibt es in CASUS auch einen AI-Chat mit Agent Mode. Das ist keine Spielerei, sondern ein konkreter Arbeitsschritt.
Wer einen klinischen Studienvertrag vor sich hat und wissen will, welche Kündigungsregelungen in welchem Abschnitt stehen, bekommt eine Antwort mit direktem Sprung zur Textstelle. Wer eine fehlende Klausel einfügen möchte – etwa eine Pharmacovigilance-Berichtsklausel – kann das per Chat-Anweisung ausführen lassen. Der Agent Mode setzt die Änderung an der richtigen Stelle im Dokument um, berücksichtigt Nummerierung und Struktur.
Für Compliance-Checks, bei denen es auf konkrete Textpassagen ankommt, ist diese Navigation erheblich schneller als manuelle Dokumentendurchsicht.
Datenschutz und Datensicherheit: Was Pharmaunternehmen wissen müssen
Pharmaverträge enthalten häufig hochsensible Inhalte: Wirkstoffdaten, Prüfergebnisse, Patientendaten in Anhängen, strategische Partnerschaften. Die Frage, wo diese Daten bei der KI-Analyse landen, ist berechtigt.
CASUS hostet alle Daten ausschliesslich in der Schweiz oder der EU. Es gibt keine Datenübertragung in die USA. Zero Data Retention bedeutet: Hochgeladene Dokumente werden nach der Analyse nicht gespeichert. Es gibt keinen Human Review – kein Mensch auf CASUS-Seite liest die hochgeladenen Verträge mit.
Wer mehr zu den technischen Sicherheitsstandards erfahren möchte, findet Details auf der Security-Seite von CASUS.
KI und regulatorische Anforderungen: Was ist realistisch?
KI-gestützte Vertragsprüfung ersetzt keine Zulassungsberatung, keine regulatorische Einreichung und keine Entscheidung über die rechtliche Compliance eines Produkts. Das gehört in die Hände von Fachpersonen mit regulatorischer Expertise.
Was KI leisten kann: die Dokumentenqualität systematisch verbessern, Lücken und Abweichungen sichtbar machen, die Vorbereitung auf rechtliche Reviews beschleunigen. In der Pharmaindustrie, wo ein einziger Fehler in einem Studienvertrag oder Supply Agreement kostspielige Konsequenzen haben kann, ist das eine sinnvolle Unterstützung – nicht mehr, aber auch nicht weniger.
Die Ergebnisse von CASUS sind quellenbasiert, strukturiert und nachvollziehbar. Legal Teams sehen, welche Klausel geprüft wurde, was das Finding ist und warum ein Risiko besteht. Das ist eine andere Ausgangslage als eine pauschale KI-Zusammenfassung ohne Textstellen-Bezug.
Mit CASUS starten
Legal Teams, die Pharmaverträge regelmässig prüfen, können CASUS direkt im Browser oder als Microsoft Word Add-in nutzen. Die Plattform ist ohne technische Vorkenntnisse einsetzbar. Eine kostenlose Testversion ist unter app.getcasus.com/signup verfügbar.
Wer zunächst einen Eindruck vom Benchmark-Modul oder dem AI Data Room erhalten möchte, findet auf den jeweiligen Produktseiten konkrete Beschreibungen der Workflows.
FAQ
Was versteht man unter KI Compliance im Pharmavertrag?
KI Compliance im Pharmavertrag bezeichnet den Einsatz von KI-Tools zur systematischen Prüfung, ob Vertragsklauseln regulatorischen Anforderungen, internen Standards oder Best Practices entsprechen – etwa bezüglich Datenschutz, Haftung, IP-Regelungen oder Pharmacovigilance-Pflichten.
Welche Pharmaverträge eignen sich besonders für KI-gestützte Prüfung?
Clinical Trial Agreements, Supply Agreements, Lizenzvereinbarungen, Co-Promotion-Verträge und Pharmacovigilance-Vereinbarungen profitieren besonders, weil sie regulatorisch dicht sind und standardisierte Klauseln erfordern, die effizient gegen ein Playbook geprüft werden können.
Kann CASUS regulatorische Zulassungsanforderungen prüfen?
Nein. CASUS prüft Vertragsklauseln auf Risiken, fehlende Regelungen und Abweichungen von Standards. Es ersetzt keine regulatorische Zulassungsberatung und trifft keine rechtlichen Entscheidungen. Die Ergebnisse sind quellenbasiert und nachvollziehbar, aber müssen durch Fachpersonen beurteilt werden.
Wie werden Daten bei CASUS geschützt?
Daten werden ausschliesslich in der Schweiz oder EU gehostet. Es gibt keine Übertragung in die USA, Zero Data Retention nach der Analyse und keinen Human Review durch CASUS-Mitarbeitende.
Was ist der Unterschied zwischen Risk & Quality Review und Benchmark in CASUS?
Der Risk & Quality Review analysiert einen einzelnen Vertrag auf Risiken und Schwachstellen aus Partei-Perspektive. Der Benchmark vergleicht das Dokument gegen einen Referenzstandard (z. B. ein internes Playbook) und zeigt, welche Standardklauseln fehlen, unvollständig oder abweichend sind.
Wie viele Verträge kann CASUS gleichzeitig analysieren?
Mit dem AI Data Room können Dutzende bis Hunderte von Dokumenten parallel hochgeladen und analysiert werden. Die Extraktion erfolgt nach selbst definierten Feldern und liefert eine tabellarische Ausgabe, die sich direkt weiterverarbeiten lässt.
Ist CASUS mit dem Schweizer Datenschutzgesetz (DSG) kompatibel?
CASUS hostet Daten in der Schweiz und der EU, überträgt keine Daten in die USA und bietet Zero Data Retention sowie den Verzicht auf Human Review. Das entspricht den grundlegenden Anforderungen des revidierten DSG an die sichere Verarbeitung von Personendaten – wobei die konkrete Datenschutz-Compliance im Einzelfall durch das jeweilige Unternehmen zu beurteilen ist.
Funktioniert CASUS direkt in Microsoft Word?
Ja. CASUS ist sowohl als Microsoft Word Add-in als auch als Web-App verfügbar. Verbesserungsvorschläge aus dem Review können direkt im Word-Dokument übernommen werden, korrekt formatiert und an der richtigen Stelle.
