醫學領域的AI革命，Unlearn.ai的創始人兼CEO Charles Fisher

醫學領域的AI革命，Unlearn.ai的創始人兼CEO Charles Fisher

目錄

1. 簡介
2. Charles Fisher的背景
3. 提出Unlearn的想法
4. Unlearn的成長過程
5. 未來展望
6. 建立團隊的經驗
7. 面臨的挑戰

簡介

在這篇文章中，我們將介紹Unlearn AI以及該公司的CEO Charles Fisher。Unlearn AI是一家專注於臨床試驗的數據科學和機器學習公司。他們的目標是利用人工智慧和機器學習的技術，改進醫學研究的效率並更快地將創新治療方法帶給病人。

我們將從Charles Fisher的背景談起，了解他的學術背景以及他是如何從學術界過渡到工業界的。然後，我們將探討Unlearn AI的成長過程，從公司的創立到他們現在的地位。最後，我們將討論Unlearn AI的未來展望以及公司團隊建設的經驗。

Charles Fisher的背景

Charles Fisher是Unlearn AI的CEO，他有豐富的學術背景和經驗。他在密歇根大學獲得學士學位，在哈佛大學獲得博士學位，專攻生物物理學。在完成博士學位後，他本打算成為一名教授，但在第二個博士後課程期間，他開始對工業界的機會產生了興趣。

在哈佛大學完成博士學位後，Charles Fisher在波士頓大學物理學系擔任博士後研究員，之後在巴黎的Colder Musepeteria擔任Philippe Mayer學者。在這段時間裡，他對工業界的情況產生了疑問，並在一位在Pfizer工作的朋友的鼓勵下，加入了Pfizer，開始從事機器學習和計算生物學的工作。

在Pfizer工作期間，Charles Fisher主要負責在臨床試驗中應用機器學習進行預測和模擬，以幫助確定哪種治療對患者最有效。他意識到傳統的方法在這方面效果不佳，這成為他開始探索應用機器學習和人工智慧的可能性的契機。

提出Unlearn的想法

在第二個博士後研究期間，Charles Fisher開始思考如何解決醫學領域中的機器學習問題。他注意到醫學領域相對於其他領域在機器學習研究上的投資非常有限，這導致了許多潛在的應用領域缺乏研究和創新。

於是，Charles Fisher和他的兩位合夥人決定創辦Unlearn AI，這家公司專注於將機器學習應用於醫學領域的臨床試驗中。他們的目標是開發出能夠模擬患者疾病進展的機器學習模型，以幫助醫生更準確地預測患者對各種治療方法的反應。

Unlearn的初始工作主要集中在臨床試驗中的疾病進展模擬方面。他們使用深度神經網絡模擬患者的疾病進展，並與Pfizer等公司合作，應用自己的模型進行實際的臨床試驗。

Unlearn的成長過程

Unlearn成立以來，公司經歷了快速的成長過程。在過去的四年中，他們從一家初創公司發展成為一家擁有約25名員工的公司。目前，Unlearn正在進行規模擴大，計劃在2021年雇用更多人員，預計公司的規模將翻倍增長。

Unlearn不斷努力推動他們的技術在醫學研究領域的應用。他們希望能夠將自己的方法廣泛應用於不同的治療領域，以提高臨床試驗的效率和準確性。

在過去的一年中，Unlearn開展了大量的統計研究，推動自己的方法在臨床試驗中的應用。他們與各種機構，包括醫藥公司和監管機構合作，證明自己的方法在臨床試驗中的可靠性和有效性。

未來展望

對於未來，Unlearn有著宏大的願景和目標。他們希望能夠將自己的方法應用於所有的臨床試驗，不僅僅局限於特定的治療領域。他們相信，他們的方法能夠顯著提高臨床試驗的效率和可靠性，並為病人提供更好的治療方法。

Unlearn還希望能夠成為醫學研究領域中的領先者，推動整個行業對機器學習和人工智慧的應用。他們相信，這些技術在醫學研究中有巨大的潛力，可以為病人帶來更好的治療和健康結果。

建立團隊的經驗

在Unlearn的成長過程中，建立團隊是一個非常重要的方面。Charles Fisher提到，在招聘新的成員時，找到適應快速迭代週期的人是關鍵。在初創公司中，不少工作都需要不斷的修改和改進，需要團隊成員具有這種靈活性。

目前，Unlearn計劃在2021年雇用更多人員，包括數據科學家、軟件和機器學習工程師、統計學家以及商業方面的人員。他們希望能夠構建一個多才多藝、有創造力的團隊，共同推動公司的發展和創新。

對於那些希望從學術界轉向工業界的人，Charles Fisher建議他們在建立團隊所需的軟件工程方面提升自己的能力。在工業界，除了機器學習和統計知識外，良好的軟件工程能力也是非常重要的。他建議有興趣的人可以參與開源項目或學習相關的軟件工程技能，以備不時之需。

面臨的挑戰

在Unlearn的日常運營中，他們面臨著一些挑戰。首先，技術方面的挑戰是將自己獨特的機器學習方法應用於大規模的工業項目。由於Unlearn使用了獨特的機器學習算法，他們需要自己開發和建立相應的軟件工具和基礎設施。此外，由於他們在受規管環境中操作，還需要滿足各種監管要求。

另一個挑戰是在市場上推廣他們的新技術。Unlearn將機器學習、統計學和臨床研究這三個領域進行了結合，而這些領域之間的專業術語和概念偏差很大。因此，他們需要花費大量的時間和精力來教育市場，解釋他們的方法以及其價值所在。

此外，Unlearn還面臨著快速成長所帶來的管理挑戰。隨著公司的規模不斷擴大，他們需要確保團隊的順利運行，各個部門之間的協作效率高效。

儘管面臨著這些挑戰，Unlearn相信他們的技術和方法能夠推動醫學研究的進步，並為病人帶來更好的治療選項。他們致力於克服這些挑戰，實現他們的目標並產生實質影響。

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