Étude de cas
Novo Nordisk accélère la documentation clinique et le développement de médicaments avec Claude
Claude sciences de la vie
Votre partenaire de recherche pour une science rigoureuse
Claude examine les problèmes aux côtés de votre équipe et détaille son raisonnement, de votre première hypothèse à la soumission finale.
« Chez AstraZeneca, l'IA est une force déterminante qui remodèle notre façon d'opérer dans l'ensemble de la R&D. Grâce à la R&D alimentée par l'IA, nous pouvons tirer des insights biologiques plus profonds qui nous aident à repousser les limites de la science pour fournir des médicaments qui changent la vie, y compris de nouvelles approches pour la sélection des patients. L'engagement de Claude envers l'interprétabilité mécaniste fournit un modèle sûr, sécurisé et orientable pour renforcer notre approche axée sur la science. »
Dr. Jorge Reis Filho, Directeur de l'IA pour l'Innovation Scientifique, AstraZeneca R&D
"At AstraZeneca, AI is a defining force reshaping how we operate across R&D end-to-end. Through R&D powered by AI, we can derive deeper biological insights that help us push the boundaries of science to deliver life-changing medicines, including novel approaches for patient selection. Claude's commitment to mechanistic interpretability provides a safe, secure, and steerable model to empower our science-first approach."
Dr. Jorge Reis Filho, Chief of AI for Science Innovation, AstraZeneca R&D
« En réduisant la charge manuelle et en permettant une plus grande échelle dans nos opérations, notre partenariat avec Anthropic permettra à nos équipes de consacrer plus de temps au travail scientifique et stratégique à haute valeur ajoutée, dans le but d'accélérer notre impact sur les patients. »
Tahamtan Ahmadi, M.D., Ph.D, Vice-président exécutif et Directeur médical, Genmab
"By reducing manual burden and enabling greater scale across our operations, our partnership with Anthropic will empower our teams to focus more time on high-value scientific and strategic work, with the goal of accelerating our path to patient impact."
Tahamtan Ahmadi, M.D., Ph.D, Executive Vice President and Chief Medical Officer, Genmab
« Veeva AI est une IA agentique spécifique à l'industrie qui exploite les applications approfondies de Veeva, les données, l'expertise du domaine et Claude d'Anthropic. Cette combinaison unique nous permet de concrétiser la promesse transformatrice de l'IA pour les sciences de la vie à grande échelle. »
Andy Han, Vice-président senior, Veeva AI
"Veeva AI is industry-specific agentic AI that leverages Veeva's deep applications, data, domain expertise, and Anthropic's Claude. This unique combination allows us to bring the transformative promise of AI to life sciences at scale."
Andy Han, Senior Vice President, Veeva AI
« Opus 4.5 est un modèle incroyable et un excellent choix pour la biologie computationnelle. Le modèle excelle dans le codage, le raisonnement sur la biologie et la compréhension des figures scientifiques. »
Andrew White, Directeur Technique, Edison Scientific
“Opus 4.5 is an incredible model and a great choice for computational biology. The model is excellent at coding, reasoning about biology, and understanding scientific figures.”
Andrew White, CTO, Edison Scientific
« Les équipes commerciales pharmaceutiques entrent dans une ère où l'intelligence clinique en temps réel et les agents IA changent fondamentalement la façon dont les thérapies atteignent les bons patients au bon moment. Les modèles d'Anthropic sont inégalés dans leurs capacités de raisonnement et leur conception de sécurité. Cette collaboration accélère notre mission commune de garantir que l'IA agentique de qualité clinique devienne une force de confiance et de transformation dans l'industrie pharmaceutique mondiale. »
Chris Mansi, MD, PDG et co-fondateur de Viz.ai
"Commercial pharma teams are entering an era where real-time clinical intelligence and AI agents fundamentally change how therapies reach the right patients at the right time. Anthropic's models are unmatched in their reasoning capabilities and safety design. This collaboration accelerates our shared mission to ensure that clinical-grade agentic AI becomes a trusted, transformative force across global pharma."
Chris Mansi, MD, CEO and co-founder of Viz.ai
« Les scientifiques de Broad Institute s’attaquent aux questions les plus ambitieuses en biologie et en médecine. Nous créons et partageons des outils pour aider les scientifiques du monde entier à se développer. Nous avons travaillé en étroite collaboration avec Manifold sur la prochaine génération de la plateforme Terra.bio-Terra propulsée par Manifold. Parmi les améliorations les plus intéressantes, on trouve des agents d'IA intégrés à Claude qui permettent aux scientifiques d'effectuer des tâches à une échelle et avec une efficacité totalement inédites et d'explorer des domaines scientifiques d'une manière auparavant impossibles. »
Heather Jankins, responsable de la plateforme de science des données
“Broad Institute scientists pursue the most ambitious questions in biology and medicine, and we create and share tools to help empower scientists everywhere. We’ve been working closely with Manifold on the next generation of the Terra.bio platform—Terra Powered by Manifold. Among the most exciting of these upgrades are AI agents built on Claude that enable scientists to carry out tasks at an entirely new scale and efficiency and explore scientific domains in previously impossible ways.”
Heather Jankins, Head of Data Science Platform
« L'accès aux capacités d'analyse spatiale et monocellulaire de 10x nécessitait traditionnellement une expertise informatique, de l'écriture de scripts de ligne de commande à la gestion de systèmes informatiques hautes performances. Désormais, ces mêmes outils peuvent répondre aux questions posées en langage clair. Grâce à Claude, les chercheurs peuvent désormais effectuer des tâches analytiques courantes, notamment l'alignement des lectures, la génération de matrices de odes-barres de descripteurs, le regroupement et d'autres analyses secondaires, via une interface conversationnelle qui complète les flux de travail informatiques traditionnels, permettant aux chercheurs d'interagir directement avec leurs données, plus rapidement et plus facilement. Claude facilite l’'accès des nouveaux utilisateurs et s'adapte pour répondre aux besoins en analyses à grande échelle des équipes de recherche avancées. »
Serge Saxonov, cofondateur et PDG
“Accessing 10x’s single cell and spatial analysis capabilities has traditionally required computational expertise - from writing command-line scripts to managing high-performance computing systems. Now, these same tools can respond to questions asked in plain English. Using Claude, researchers can now perform common analytical tasks—including aligning reads, generating Feature Barcode matrices, performing clustering and other secondary analysis—through a conversational interface that complements traditional computational workflows, making it faster and easier for researchers to engage directly with their data. Claude lowers the barrier to entry for new users and scales to meet the needs of large-scale analyses for advanced research teams.”
Serge Saxonov, Co-founder and CEO
« L'IA utilisée en R&D ne fonctionne que par l'intermédiaire d'un écosystème. C’est quelque chose que Benchling sait très bien faire, grâce à la combinaison des meilleures technologies tout en donnant la priorité à l'accès, à la gouvernance et à l'interopérabilité. Benchling bénéficie d’une position privilégiée pour apporter sa contribution. Depuis plus de dix ans, les scientifiques nous font confiance comme source de vérité pour leurs données expérimentales et pour moderniser leurs flux de travail. Nous concevons désormais une IA qui alimente ce prochain chapitre de la R&D. »
Ashu Singhal, cofondateur et président
“AI in R&D only works through an ecosystem. Anthropic is doing this right, bringing together the best technologies while putting access, governance, and interoperability first. Benchling is uniquely positioned to contribute. For more than a decade, scientists have trusted us as the source of truth for experimental data and to modernize their workflows. Now we're building AI that powers this next chapter of R&D.”
Ashu Singhal, Co-founder and President
« Claude, associé aux bibliothèques de connaissances internes, fait désormais partie intégrante de la transformation basée sur l'IA de Sanofi. Il est utilisé quotidiennement par la majorité de nos collaborateurs dans notre application Concierge interne. Nous constatons des gains d'efficacité significatifs sur l'ensemble de la chaîne de valeur uite à l’'optimisation de nos processus, tandis que notre déploiement à l'échelle de l'entreprise a amélioré le travail de nos équipes. Cette collaboration avec Anthropic renforce l'expertise humaine pour fournir plus rapidement et plus efficacement des médicaments qui changent la vie des patients du monde entier. »
Emmanuel Frenehard, directeur du numérique
“Claude, paired with internal knowledge libraries, has become integral to Sanofi’s AI-driven transformation and is used by the majority of Sanofians on a daily basis within our internal Concierge app. We are seeing significant efficiency gains across the value-chain by optimizing our processes, while our enterprise-wide deployment has enhanced how our teams work. This collaboration with Anthropic augments human expertise to deliver life-changing medicines faster and more effectively to patients worldwide.”
Emmanuel Frenehard, Chief Digital Officer
« Nous avons toujours été l'un des premiers à adopter l'automatisation de documents et de contenu dans le développement pharmaceutique. Notre travail avec Anthropic et Claude a établi une nouvelle norme : nous ne nous contentons pas d'automatiser les tâches, nous transformons la façon dont les médicaments sont acheminés jusqu'aux patients qui en ont besoin. »
Louise Lind Skov, directrice de la numérisation de contenu
“We’ve consistently been one of the first movers when it comes to document and content automation in pharma development. Our work with Anthropic and Claude has set a new standard—we’re not just automating tasks, we’re transforming how medicines get from discovery to the patients who need them.”
Louise Lind Skov, Director Content Digitalisation
« Claude Code est devenu un puissant accélérateur pour nous chez Schrödinger. Dans les projets auxquels il est le plus adapté, Claude Code transforme nos idées en code de travail en quelques minutes et non plus en plusieurs heures, ce qui nous permet d'avancer jusqu'à dix fois plus vite dans certains cas. Alors que nous continuons à travailler avec Claude, nous sommes ravis de voir comment nous pouvons transformer davantage la façon dont nous créons et personnalisons nos logiciels. »
Pat Lorton, vice-président exécutif, directeur de la technologie et directeur de l'exploitation
“Claude Code has become a powerful accelerator for us at Schrödinger. For the projects where it fits best, Claude Code allows us to turn ideas into working code in minutes instead of hours, enabling us to move up to 10x faster in some cases. As we continue to work with Claude, we are excited to see how we can further transform the way we build and customize our software.”
Pat Lorton, Executive Vice President, Chief Technology Officer, and Chief Operating Officer
« Chez Manifold, notre mission consiste à accélérer et à alléger les sciences de la vie. Notre collaboration avec Claude nous a permis de développer des agents d'IA capables de traduire les questions posées dans l'espace sémantique des scientifiques en exécution dans l'espace technique d'ensembles de données et d'outils spécialisés. Ensemble, nous transformons la manière dont la R&D en sciences de la vie se déroulera dans les années à venir. »
Sourav Dey, PhD, cofondateur et directeur de l'IA
“At Manifold, our mission is to power faster, leaner life sciences. Building with Claude has enabled us to develop AI agents that translate questions in the semantic space of scientists to execution in the technical space of specialized datasets and tools. Together, we’re transforming how life sciences R&D will happen in the years ahead.”
Sourav Dey, PhD, Co-founder and Chief AI Officer
« Chez PwC, nous pensons que l'IA responsable n'est pas seulement une opportunité technologique, c'est un impératif de confiance. Nous sommes fiers d'associer notre connaissance approfondie du secteur à l'intelligence agentique de Claude pour repenser le fonctionnement des équipes cliniques, réglementaires et commerciales. Ensemble, nous ne nous contentons pas de rationaliser les processus, nous améliorons la qualité, nous accélérons les découvertes et nous créons des systèmes où la confiance va de pair avec l'innovation. »
Matt Wood, responsable américain et mondial de la technologie commerciale et de l'innovation
“At PwC, we believe responsible AI isn’t just a technology opportunity—it’s a trust imperative. We’re proud to pair our deep sector insight with Claude’s agentic intelligence to reimagine how clinical, regulatory, and commercial teams operate. Together, we’re not just streamlining processes—we’re elevating quality, accelerating discovery, and building systems where confidence scales alongside innovation.”
Matt Wood, US and Global Commercial Technology and Innovation Officer
« Lorsque nous avons entrepris de créer un agent IA capable d'automatiser les analyses bioinformatiques, nous nous sommes concentrés sur trois facteurs clés pour décider du fournisseur modèle à utiliser : un développement logiciel de premier plan, une expertise dans les sciences de la vie et une assistance aux startups. Nous avons évalué une demi-douzaine de plateformes et il est devenu clair que Claude était le leader incontestable. Nous sommes ravis de poursuivre cette collaboration et de faire entrer des agents d'IA de pointe dans le monde de la recherche biotechnologique. »
Alfredo Andere, cofondateur et PDG
“When we set out to create an AI agent that could automate bioinformatics analyses, we focused on three key factors to decide what model provider to use: top-ranking at software development, aligned with life sciences, and support for startups. We evaluated half a dozen platforms, and it became clear that Claude was the standout leader. We’re excited to continue this collaboration and bring cutting-edge AI Agents into the world of biotech research.”
Alfredo Andere, Co-founder and CEO
« Claude a été un multiplicateur de progrès inestimable pour Axiom dans le développement d’une IA capable de prédire la toxicité des médicaments. Nous avons utilisé des milliards de jetons dans Claude Code notamment pour écrire bon nombre de nos communications. Plus récemment, les agents Claude avec des serveurs MCP sont devenus des outils essentiels pour notre travail scientifique. Grâce aux bons MCP, les agents Claude peuvent directement interroger des bases de données et des services de stockage pour interpréter, transformer et tester des corrélations dans les données, et nous aider à identifier les données et fonctionnalités les plus utiles pour prédire la toxicité clinique des médicaments. »
Alex Beatson, cofondateur, Axiom Bio
“Claude has been an invaluable progress multiplier for Axiom as we build AI to predict drug toxicity. We’ve used billions of tokens in Claude Code, and use it to write many of our PRs. More recently, Claude agents with MCP servers have become core tools for our scientific work. With the right MCPs, Claude agents can directly query databases and storage services to interpret, transform, and test correlations in data, and help us identify what data and features are most useful for predicting clinical drug toxicity.”
Alex Beatson, Co-founder
« Chez EvolutionaryScale, nous créons des systèmes d'IA de nouvelle génération pour modéliser le monde vivant. Les modèles pionniers d'Anthropic accélèrent notre capacité à raisonner sur des données biologiques complexes et à les traduire en connaissances scientifiques, nous aidant ainsi à repousser les limites du possible en matière de découvertes en sciences de la vie. »
Sal Candido, cofondateur, directeur de la technologie
“At EvolutionaryScale, we’re building next-generation AI systems to model the living world. Anthropic’s frontier models accelerate our ability to reason about complex biological data and translate it into scientific insight, helping us push the boundaries of what’s possible in life science discovery.”
Sal Candido, Co-founder, Chief Technology Officer
Conçu pour les avancées décisives
L'IA que vous pouvez vérifier
Claude affiche les taux d'hallucination les plus bas et intègre des garde-fous de biosécurité. Lorsque vous vous connectez à PubMed, bioRxiv et aux bases de données de recherche, il vérifie chaque affirmation à la source, ce qui permet aux équipes de vérifier avant d'agir.
Conçu pour la complexité scientifique
Analysez des données génomiques, synthétisez des centaines d'articles scientifiques et concevez des expériences. Avec Opus 4.7, Claude présente des améliorations notables dans les bancs d'essai de biologie, notamment BioPipelineBench, l'analyse d'ARN monocellulaire et la biologie structurale.
Conçu pour la R&D
Claude peut se connecter à Benchling, PubMed, 10x Genomics et ClinicalTrials.gov, pour que chaque scientifique puisse accéder aux données et travailler avec précision.
Recherche
Claude se montre performant au niveau expert sur de véritables problèmes bioinformatiques, en les résolvant parfois de manière inattendue.
Faire progresser les sciences de la vie avec Claude Opus 4.7
Avec Opus 4.7, Claude a plus que doublé son raisonnement en biologie structurelle et il peut désormais lire des structures chimiques, des diagrammes techniques et des données expérimentales complexes.
Comment des équipes du secteur des sciences de la vie utilisent Claude
Analyse bioinformatique
Traitez les données génomiques avec des pipelines bioinformatiques validés via Claude Code. Claude se connecte à 10x Genomics et Benchling, puis génère des rapports annotés et reproductibles que vous pouvez partager avec les équipes interfonctionnelles sans avoir à fournir de code complexe.
Synthèse de recherches
Étudiez des centaines de documents en quelques heures plutôt qu'en plusieurs semaines. Claude synthétise les résultats de PubMed, bioRxiv et des bases de données propriétaires, identifie les contradictions et génère des hypothèses testables avec des références vérifiables adaptées à vos questions de recherche.
Protocole de phase 2 pour l’essai clinique
ABX-7291 pour le traitement de la maladie de Parkinson | Brouillon v0.1
Résumé de l'étude
Titre du protocole : Étude de phase 2, randomisée, en double aveugle, contrôlée contre placebo, pour évaluer l'efficacité et la sécurité d'ABX-7291 chez des patients atteints de la maladie de Parkinson à un stade précoce
Sponsor : [Nom du sponsor]
Phase : Phase 2
Indication : Maladie de Parkinson à un stade précoce (stades de Hoehn et Yahr 1-2)
Durée de l'étude : 24 semaines de traitement + 4 semaines de suivi
Objectifs et critères d’évaluation
Objectif principal
Évaluer l'efficacité d'ABX-7291 par rapport au placebo dans la réduction des symptômes moteurs chez les patients atteints de la maladie de Parkinson à un stade précoce.
Critère principal
Évolution du score MDS-UPDRS, partie III (examen moteur) entre le début de l'étude et la semaine 24.
Critères secondaires
- Évolution du score total MDS-UPDRS par rapport à la valeur de référence à la semaine 24
- Proportion de patients témoignant d'une amélioration de ≥ 30 % au MDS-UPDRS, partie III
- Variation du score PDQ-39 (Qualité de vie) à la semaine 24
- Sécurité et tolérabilité (EI, paramètres de laboratoire, signes vitaux)
Conception de l'étude
Il s'agit d'une étude de phase 2, randomisée, en double aveugle, contrôlée contre placebo, en groupes parallèles. Les patients éligibles seront répartis aléatoirement selon un ratio 1:1 pour recevoir ABX-7291 à faible dose, ABX-7291 à forte dose ou un placebo pendant 24 semaines.
Taille de l'échantillon et justification
Nombre total de participants : 120 patients (40 par bras d'essai)
Puissance statistique : 80 % pour un seuil α = 0,05 (bilatéral)
Taille d'effet attendue : différence de 5 points au MDS-UPDRS, partie III (SD=8)
Hypothèse de taux d'abandon : 15 % (fondée sur des essais de phase 2 comparables dans la MP)
Justification : taille de l'échantillon dérivée de l'analyse de 12 essais de phase 2 comparables sur ClinicalTrials.gov avec indications et critères d’évaluation similaires.
Cadre réglementaire
- 21 CFR 312 (Investigational New Drug Application)
- Directives de la FDA : Parkinson's Disease: Developing Drugs for Treatment (2023)
- ICH E6(R2) : Bonnes pratiques cliniques
- ICH E9 : Principes statistiques applicables aux essais cliniques
Générée à l'aide de la compétence de génération de protocole clinique
Sources : ClinicalTrials.gov (12 études comparables), documents d'orientation de la FDA
Prêt pour examen par les biostatisticiens et les spécialistes des questions réglementaires
Protocoles d'essais cliniques
Rédiger des protocoles cliniques avec des références croisées réglementaires intégrées. Claude étudie les lignes directrices de la FDA, analyse des essais comparables sur ClinicalTrials.gov et génère des projets de protocoles structurés prêts à être examinés par les biostatisticiens et les affaires réglementaires.
Résumé de la sécurité clinique
Module 2.7.4 | IND-2024-0892
Présentation de l'étude
Médicament : ABX-4721 (agent biologique anti-inflammatoire)
Phase : Phase 1
Sujets : 48 volontaires en bonne santé
Durée : 12 semaines
Résumé des effets indésirables
Total des sujets ayant présenté des événements indésirables : 23 (47,9 %)
Événements indésirables graves : 2 (4,2 %)
Abandons dus à des effets indésirables : 1 (2,1 % )
Décès : 0
Signaux de sécurité pour le suivi de la phase 2
⚠ Maladie hépatique
ALAT élevée (>3 fois la limite supérieure) : 3 patients (6,3 %)
Tous résolus sans intervention dans les 14 jours
→ Recommandation : surveillance des fonctions hépatiques aux semaines 2, 4 et 8
⚠ Réactions sur le point d'injection
Erythème léger : 8 patients (16,7 % )
Aucun traitement requis
→ Recommandation : relever l'évaluation de la gravité en phase 2
Cadre réglementaire
- 21 CFR 312.32 (Rapports de sécurité IND)
- ICH E2A: Clinical Safety Data Management
- Directive de la FDA : évaluation des risques avant commercialisation
Généré à partir des rapports d'événements indésirables importés et des données de laboratoire
Tous les documents sources sont liés pour la piste d'audit
Affaires réglementaires
Compilez des soumissions structurées à partir de données cliniques et précliniques avec un recoupement automatique par rapport aux directives de la FDA. Claude signale les lacunes dans votre dossier réglementaire avant tout envoi.
Je vais moderniser le module pharmacocinétique. Je vais commencer par analyser le code FORTRAN existant.
Lecture du fichier source...
* pk_compartment.f (847 lignes, FORTRAN 77)
* Modèle à trois compartiments avec des routines numériques IMSL
* Dernière modification 1998
Cartographie des dépendances...
* 14 appels IMSL (DIVPRK, LSARG, DGEAR)
* Blocs communs pour le partage des paramètres
* Constantes de clairance codées en dur dans les équations de vitesse
Traduction du solveur ODE en scipy.integrate.solve_ivp et remplacement des routines IMSL par les équivalents NumPy et SciPy...
Ajout des annotations de type, de docstrings et d'une dataclass PKParameters pour remplacer les blocs courants...
Génération des cas pytest à partir des résultats hérités. Validation de l'égalité numérique avec une tolérance de 1e-6...
Modernisation terminée.
* 23/23 tests réussis
* Dérive numérique inférieure à 1e-7
* Réduit de 847 à 312 lignes
Je vais moderniser le module pharmacocinétique. Je vais commencer par analyser le code FORTRAN existant.
Lecture du fichier source...
* pk_compartment.f (847 lignes, FORTRAN 77)
* Modèle à trois compartiments avec des routines numériques IMSL
* Dernière modification 1998
Cartographie des dépendances...
* 14 appels IMSL (DIVPRK, LSARG, DGEAR)
* Blocs communs pour le partage des paramètres
* Constantes de clairance codées en dur dans les équations de vitesse
Traduction du solveur ODE en scipy.integrate.solve_ivp et remplacement des routines IMSL par les équivalents NumPy et SciPy...
Ajout des annotations de type, de docstrings et d'une dataclass PKParameters pour remplacer les blocs courants...
Génération des cas pytest à partir des résultats hérités. Validation de l'égalité numérique avec une tolérance de 1e-6...
Modernisation terminée.
* 23/23 tests réussis
* Dérive numérique inférieure à 1e-7
* Réduit de 847 à 312 lignes
Modernisation du code existant
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