Annex 22 ist noch kein endgültiger Bestandteil der EU-GMP. Der geltende Annex 11 bleibt der anzuwendende Maßstab. Im Folgenden finden Sie einen praxisorientierten Rahmen zur Vorbereitung von KI-Anwendungsfällen in der pharmazeutischen Herstellung.
Annex 22 ist derzeit kein geltender Bestandteil der EU-GMP
Der erste Entscheidungspunkt ist einfach: Annex 22 darf nicht wie eine bereits geltende Vorschrift behandelt werden.
Status geprüft am 26. Juli 2026. Der veröffentlichte Text ist weiterhin der Konsultationsentwurf vom Juli 2025. Er ist kein operativ geltender EU-GMP-Annex.
Daher wäre es falsch zu behaupten, die EU-GMP erlaube, verlange oder akzeptiere bereits einen bestimmten Validierungsansatz für adaptive, probabilistische oder generative KI in kritischen GMP-Anwendungen.
Passives Abwarten wäre ebenfalls die falsche Reaktion. Der EMA-Workshop von Juni bis Juli 2026 sammelte Expertenbeiträge dazu, ob und wie adaptive, probabilistische und generative KI in zukünftigen Leitlinien behandelt werden könnte. Zu den aufgeworfenen Fragen gehörten Validierung, Schutzmechanismen, menschliche Aufsicht, Modelldrift, Cybersicherheit sowie ausgelagerte oder cloudbasierte Dienste.
Wenn zukünftige Leitlinien einen Weg vorgeben: Welche Nachweise, Grenzen und Lebenszykluskontrollen müsste Ihr Standort vorlegen, um zu zeigen, dass ein KI-System verstanden und beherrscht wird?
Der aktuelle GMP-Maßstab bleibt Annex 11
Für die europäische GMP bei Humanarzneimitteln bleibt Annex 11 der aktuelle Maßstab für computergestützte Systeme, die in GMP-regulierten Tätigkeiten eingesetzt werden. Soweit anwendbar, wird er durch Annex 15, Kapitel 1 und Kapitel 7 ergänzt.
Nach Annex 11 muss die Anwendung validiert und die IT-Infrastruktur qualifiziert werden. Umfang der Validierung und der Maßnahmen zur Datenintegrität müssen auf einer begründeten und dokumentierten Risikobewertung beruhen, die Patientensicherheit, Datenintegrität und Produktqualität berücksichtigt.
Zu den Erwartungen über den gesamten Lebenszyklus gehören außerdem kontrollierte Änderungen, regelmäßige Bewertungen, Incident Management, Sicherheit, Datenaufbewahrung sowie gegebenenfalls Audit Trails und Business Continuity. Die Bezeichnung „KI“ nimmt ein System nicht aus diesem Lebenszyklus heraus. Entscheidend sind der vorgesehene Verwendungszweck und die GMP-Auswirkung.
Was der Entwurf von Annex 22 vorsah — und was er nicht eingeführt hat
Der Konsultationsentwurf vom Juli 2025 schlug zusätzliche KI-spezifische Leitlinien für datenbasierte KI oder in computergestützte Systeme eingebettete Machine-Learning-Modelle vor, wenn deren Einsatz Patientensicherheit, Produktqualität oder Datenintegrität unmittelbar beeinflusst.
Die Vorschläge umfassten unter anderem den vorgesehenen Verwendungszweck, den Eingabedatenraum, unabhängige Testdaten, vorab festgelegte Leistungskriterien, Erklärbarkeit soweit anwendbar, Konfidenzschwellen, Änderungskontrolle und laufende Überwachung.
Der Entwurf schlug außerdem vor, dynamische oder adaptive Modelle, Modelle mit probabilistischen Ausgaben, generative KI und große Sprachmodelle nicht in kritischen GMP-Anwendungen einzusetzen. Dies sind Positionen eines Entwurfs und keine derzeit geltenden Verbote. Der Workshop 2026 hat sie weder ersetzt noch einen Genehmigungsweg geschaffen; er sammelte Erkenntnisse für mögliche zukünftige Leitlinien.
Ein praktischer Vorbereitungsansatz nach dem geltenden Annex 11
Ein hoher durchschnittlicher Modellwert reicht für GMP-Entscheidungsunterstützung nicht aus. Der Standort muss die unterstützte Entscheidung definieren, die Bedingungen verstehen, unter denen das Modell unzuverlässig sein kann, und festlegen, wie der Prozess beim Eintritt dieser Bedingungen reagiert.
1. Vorgesehenen Verwendungszweck und Entscheidungsbefugnisse abgrenzen
Beschreiben Sie Eingabe, Ausgabe, Anwender, Prozessschritt und verantwortlichen Entscheidungsträger präzise. Halten Sie auch fest, was das System nicht tut.
„Unterstützt Qualitätsentscheidungen“ ist zu weit gefasst. Eine engere Abgrenzung könnte festlegen, dass ein Modell Umgebungsmonitoring-Datensätze für die Prüfung durch einen Analysten priorisiert, aber keine Abweichungen feststellt, keine Untersuchungen genehmigt, nicht über die Produktverwendung entscheidet und keine Charge freigibt.
2. GMP-Risiko und Reaktion auf Fehler bewerten
Nutzen Sie den bestehenden risikobasierten Ansatz, um vorhersehbare Fehlerbedingungen zu identifizieren, darunter falsche Ausgaben, geringe Konfidenz, ungeeignete Eingaben, Nichtverfügbarkeit und nicht bewertete Änderungen.
Definieren Sie für jede wesentliche Bedingung Erkennung, Eskalation, Rückfalllösung und Neubewertung entsprechend der möglichen Auswirkung auf Patientensicherheit, Produktqualität und Datenintegrität.
3. Datengrenzen festlegen und unabhängige Tests verwenden
Dokumentieren Sie Art, Quelle, Qualität und Grenzen der Daten, die das Modell erhalten darf: seinen genehmigten Eingabedatenraum.
Trennen Sie Entwicklungsdaten von unabhängigen, repräsentativen Testdaten. Erfassen Sie Bedingungen außerhalb der genehmigten Grenzen und legen Sie fest, wie der Prozess in diesen Fällen reagieren muss.
4. Leistungs- und Unsicherheitskriterien vorab definieren
Legen Sie vor der Bewertung anwendungsfallspezifische Leistungskennzahlen und Mindestakzeptanzkriterien fest.
Verlassen Sie sich bei probabilistischen Ausgaben nicht nur auf einen Gesamtmittelwert. Berücksichtigen Sie relevante Untergruppen und Fehlertypen und definieren Sie anschließend die operative Reaktion auf Unsicherheit: kennzeichnen, eskalieren, Empfehlung unterdrücken, keine Ausgabe erzeugen oder nur unter festgelegter menschlicher Prüfung fortfahren.
5. Menschliche Prüfung als wirksame Kontrolle gestalten
Menschliche Aufsicht ist eine Kontrolle, aber kein Ersatz für kontrolliertes Design, Tests oder Lebenszyklusmanagement.
Definieren Sie, wer prüft, welche Informationen vorliegen, wann eskaliert werden muss, was überschrieben werden darf und wie die endgültige GMP-Entscheidung dokumentiert wird. Eine Person nach dem Modell einzusetzen, ist nicht automatisch eine wirksame Kontrolle.
6. Überwachung, Änderungen und Lieferanten steuern
Mit der Erstprüfung endet die Kontrollstrategie nicht. Identifizieren Sie Ereignisse, die eine Bewertung auslösen, etwa Änderungen an der Datenpipeline, eine veränderte Eingabepopulation, ein Modellupdate des Lieferanten, erneutes Training, wesentliche Leistungsdrift, wiederkehrende Ausgaben mit geringer Konfidenz, einen Sicherheitsvorfall oder einen geänderten Ablauf der menschlichen Prüfung.
Wenn ein Lieferant, Cloud-Anbieter oder externer Anbieter von Schutzmechanismen das System unterstützt, müssen formale Vereinbarungen mit Dritten bestehen. Lieferantendokumentation kann in die Bewertung einfließen, überträgt jedoch nicht die GMP-Verantwortung.
Kompakte Checkliste zur KI-Vorbereitung
| Bereich | Was jetzt zu dokumentieren ist |
|---|---|
| Verwendungszweck | Unterstützte Entscheidung, Prozessschritt, Anwender und verantwortlicher menschlicher Entscheidungsträger. |
| Entscheidungsgrenze | Was das Modell tut und was es ausdrücklich nicht tut. |
| GMP-Risiko | Auswirkungen auf Patientensicherheit, Produktqualität und Datenintegrität. |
| Eingabegrenze | Genehmigter Eingabedatenraum, Datenquellen und Bedingungen außerhalb der Grenzen. |
| Tests | Begründung unabhängiger Testdaten und anwendungsfallspezifische Leistungskriterien. |
| Unsicherheitskontrolle | Konfidenz- oder Enthaltungsregel, Eskalationsweg und manuelle Rückfalllösung. |
| Menschliche Aufsicht | Prüferrolle, Override-Regeln und Gestaltung der endgültigen GMP-Dokumentation. |
| Lebenszyklus-Trigger | Änderungen, Drift, erneutes Training, Ausfälle, Meinungsverschiedenheiten und Neubewertungsereignisse. |
| Dritte | Abhängigkeiten von Lieferanten und Cloud-Diensten, Vereinbarungen und Überwachungsplan. |
Ein häufiger Fehler, den Sie vermeiden sollten
„Eine Person prüft die Ausgabe“ reicht für sich allein nicht aus.
Diese Aussage erklärt nicht, welche Ausgaben geprüft werden müssen, was der Prüfer bewerten soll, wie Unsicherheit dargestellt wird, was bei einer Abweichung zwischen Modell und Prüfer geschieht oder wie die endgültige Entscheidung dokumentiert wird.
Montagsaktion: Einen KI-Anwendungsfall abbilden
Dokumentieren Sie die Entscheidung, die das System unterstützt oder automatisiert, seine direkte Auswirkung auf Patientensicherheit, Produktqualität und Datenintegrität sowie den verantwortlichen menschlichen Entscheidungsträger.
- Trennen Sie den vorgesehenen Verwendungszweck von den Modelleigenschaften.
- Dokumentieren Sie den genehmigten Eingabedatenraum und die Regel für Unsicherheit.
- Definieren Sie manuelle Rückfalllösung, Audit-Aufzeichnungen und Trigger für die Neubewertung.
FAQ
Ist Annex 22 derzeit geltender Bestandteil der EU-GMP?
Nein. Mit Stand vom 26. Juli 2026 ist der veröffentlichte Text weiterhin ein Konsultationsentwurf und kein operativ geltender EU-GMP-Annex.
Was gilt derzeit für KI in GMP-Tätigkeiten?
Die derzeitigen Kontrollen für computergestützte Systeme beruhen weiterhin auf Annex 11, ergänzt, soweit anwendbar, durch Annex 15, Kapitel 1 und Kapitel 7.
Sollten Standorte auf den endgültigen Annex 22 warten?
Nein. Standorte können bereits jetzt den vorgesehenen Verwendungszweck, Entscheidungsgrenzen, GMP-Risiken, Datengrenzen, Tests, Unsicherheitskontrollen, menschliche Verantwortung und Trigger für die Neubewertung über den Lebenszyklus dokumentieren.
Macht eine menschliche Prüfung ein KI-System compliant?
Nicht für sich allein. Die menschliche Prüfung muss als Kontrolle gestaltet sein, mit definierten Anforderungen an Informationen, Befugnisse, Eskalation, Override und Dokumentation.
Offizielle Quellen
- EMA multistakeholder workshop on Annex 22 guidance development
- European Commission consultation on Chapter 4, Annex 11 and new Annex 22
- EudraLex Volume 4
Benötigen Sie eine solidere Validierungsgrundlage nach Annex 11?
Der Operational Guide to Computer System Validation (CSV) in the GxP Environment bietet eine praktische Lebenszyklusgrundlage für die Validierung computergestützter Systeme, die Definition von Nachweisen und die Vorbereitung auf Audits.
