长期以来，对于双胞胎的研究在医学研究领域一直发挥着重要作用，特别是在临床试验领域。在该领域中，由于双胞胎遗传基因相似，因此可以通过控制变量的方法，来评估治疗方法的有效性。
「Unlearn.AI」建立了一个平台，应用机器学习的方法，开发了疾病发展监测计算机模型，从而提供了一个有效解决病人之间的异质性问题的工具。这家初创公司的 DiGenesis? 最开始被应用于神经系统疾病，特别是阿尔茨海默氏病和多发性硬化症。开发阿尔茨海默氏病的药物昂贵且耗时，「Unlearn.AI」平台旨在帮助减轻这些负担，并加快临床试验的速度，从而为有需要的患者提供新的药物。
DiGenesis? 利用了成千上万名患者的历史临床试验数据集，建立了针对特定疾病的机器学习模型，利用严谨的统计分析，创建了与研究治疗组中的患者，完全匹配的“Digital Twins”及其相应的虚拟病历。“Digital Twins”是包含着人口统计学信息、实验室测试结果和生物标志物的记录，「Unlearn.AI」的目的是减少进行试验所需的患者数量，同时保持严格的研究标准，以及研究的随机化和盲法性。
「Unlearn.AI」将“Digital Twins”添加到用于临床研究的 Intelligent Control Arms 中，Intelligent Control Arms 是平台的产品，它将 AI 生成的虚拟研究对象数据纳入临床试验，从而在评估药物的安全性和有效性时，大大减少了招募试验患者所耗费的时间，同时减少了安慰剂的使用。在典型的临床试验中，多达 50％ 的受试者需要使用安慰剂。
创始人兼首席执行官 Charles K. Fisher 博士表示，新一轮融资将加快公司的增长速度，并为「Unlearn.AI」与监管机构、商业伙伴取得重大进展做出了贡献。公司的合作伙伴已经对“Digital Twins”进行了研究，并证明了它们具有很高的商业价值。
Charles K. Fisher 的专业背景正好与医学技术研究有着紧密相关的联系，他除了在制药巨头 Pfizer 担任首席科学家以外，还曾在 Leap Motion 工作。此外，在工作之前，他从事了多年生物物理学相关的学术研究。
尽管「Unlearn.AI」并未致力于开发与 COVID-19 大流行相关的药物，但是我们可以从公司的运营模式中意识到改善临床试验的重要性。当下人们正在寻找攻克这种新病毒的疫苗和治疗方法，这些都需要更有效的临床试验。在疫苗研发过程中，人工智能或许是一种高效的推动力。
目前，「Unlearn.AI」员工人数约为 15 人，公司将使用新的资金将员工人数翻倍。此外，该公司还计划扩展业务，以在未来的临床研究中寻找其他合适“Digital Twins”的领域。
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