Claude скоротив ручну перевірку фармдокументів на 89%
Компанія Enveda доручила Claude виробничу документацію, яка забирала в деяких хіміків до 75% робочого часу. На 1061 сторінці модель знайшла всі 11 проблем, виявлених раніше людьми, і ще сім нових. Ручна перевірка скоротилась на 89%: з понад 25 годин до менш ніж трьох.
Це один із кейсів, які Anthropic описала в блозі про роботу з фармою. Ще Claude допомагав проєктувати антитіла й компоненти CAR T-терапії, а з Bristol Myers Squibb оцінює плани клінічних досліджень. Більшість препаратів поки на експериментальній стадії.
Як перевіряли Claude на документах Enveda
Головне в кейсі — спосіб перевірки. Модель запустили на 1061 сторінці виробничої документації, де люди вже знайшли 11 проблем. Тобто був еталон: заздалегідь відомо, що модель мала б виявити. Claude знайшов усі 11 і ще сім, яких у переліку людей не було. Лише після такого порівняння має сенс говорити про скорочення ручної перевірки.
Цю схему можна повторити на будь-якій документації з регламентованою перевіркою: договори, акти, кадрові накази, тендерні пакети.
- Візьміть документи, які вже пройшли людську перевірку, і складіть перелік знайдених зауважень.
- Дайте моделі той самий пакет без цього переліку.
- Порівняйте: чи знайдено все відоме, що пропущено, що додано.
- Кожне нове зауваження розберіть вручну, перш ніж зарахувати його як знахідку, а не помилку моделі.
- Скорочуйте обсяг ручної перевірки лише після кількох таких прогонів.
Формулювання для першого прогону: Перевір документ на відповідність вимогам нижче. Для кожної проблеми вкажи сторінку, цитату і вимогу, яку порушено. Якщо не впевнений — познач «потребує перевірки».
Інша ситуація: перший аналіз замість кількох днів роботи
Bristol Myers Squibb разом з Anthropic оцінює плани клінічних досліджень і їхні шанси на успіх. Старший віцепрезидент компанії з раннього клінічного розвитку Michael Pourdehnad сказав, що з одного промпту Claude видав «ґрунтовний початковий аналіз». За його словами, це допомогло оцінити варіанти розвитку, на які інакше пішло б кілька днів. Ключове слово — «початковий»: це матеріал для обговорення, а не рішення. Компанії лише мають намір розширити співпрацю й дослідити, чи може Claude долучатися до рішень на ранніх етапах.
Бізнес-аналог — перший зріз варіантів інвестпроєкту чи бюджету, який потім розбирає команда: Оціни три варіанти нижче: сильні сторони, ризики, які припущення треба перевірити першими.
Масштаб перебору: що показали лабораторні кейси
Divergence Labs за місяць отримала близько 35 000 дизайнів молекул для потенційного лікування харчової алергії. Початкові експерименти виявили три дизайни, що зв'язуються з IgE, і ще 20, що від'єднують його від імунних клітин; три з цих 20 виглядали ефективнішими за стандартний препарат. BigHat Biosciences поєднала Claude з автоматизованим лабораторним обладнанням і за десять тижнів виготовила й перевірила близько 1010 варіантів двох фрагментів антитіл. У Generate Biomedicines шестеро науковців за допомогою Claude Code переробили компонент CAR T-терапії — він став приблизно на 70% коротшим.
Спільне в цих кейсах: модель генерує багато варіантів, а відбір робить перевірка. З десятків тисяч кандидатів до помітних результатів дійшли одиниці.
Межі й що перевірити перед тим, як довіритись
- Більшість препаратів ще на експериментальній стадії; результати наведено за даними компаній і Anthropic.
- Ефект на документації показано на одному масиві в 1061 сторінку; на інших документах він може бути іншим.
- Без еталону з відомими помилками ви не знаєте, що модель пропускає.
- «Нові» знахідки моделі — гіпотези, доки їх не підтвердить фахівець.
- Anthropic сама каже, що співпраця з фармкомпаніями допомагає знаходити слабкі місця її моделей.
Чи підтвердили фахівці всі сім нових зауважень в Enveda, у матеріалі не сказано.