Mosaic erhält eine Seed-Finanzierung in Höhe von 47 Millionen US-Dollar für die Entwicklung räumlicher Intelligenz für die Chirurgie

Mosaic Intelligence Labs gab am 10. November 2026 bekannt, dass das Unternehmen den Stealth-Modus verlassen und eine Seed-Finanzierung in Höhe von 47 Millionen US-Dollar erhalten hat. Damit will es sensorbasierte räumliche Intelligenz und Robotersysteme für die Chirurgie entwickeln. Im Fokus stehen zunächst Eingriffe über das Gefäßsystem.

Das Unternehmen aus San Francisco nannte 8VC, Fundomo, Lingotto Innovation und Obvious Ventures als Geldgeber. Geschäftsführerin Ileana Pirozzi und Technikchefin Alison „Ali“ Kight Mackanic gründeten Mosaic, nachdem sie sich während ihres Promotionsstudiums an der Stanford University kennengelernt hatten. Bei ihrer Zusammenarbeit mit Klinikern wurde ihnen deutlich, wie schwierig es ist, weniger invasive Eingriffe von dem Wissen einzelner Operateure zu lösen.

„Wir kamen immer wieder auf eine Frage zurück: Was wäre nötig, um das Wissen der allerbesten Chirurgen für mehr Menschen zugänglich zu machen?“, sagte Pirozzi. „Wir glauben, dass dies damit beginnt, unsere Maschinen wahrnehmungsfähig zu machen und chirurgische Wiederholungen in Erfahrungen zu verwandeln, aus denen wir lernen können.“

Der Einstieg: endovaskuläre Eingriffe

Mosaic konzentriert sich zunächst auf die endovaskuläre Versorgung. Bei diesen Eingriffen führen Ärzte flexible Drähte und Katheter durch Blutgefäße bis zu den Behandlungsstellen. Mosaic beschreibt Blutgefäße als Wege zu praktisch jedem Organ – doch Operateure können nicht direkt in sie hineinsehen. Mithilfe von Röntgenaufnahmen in Echtzeit, präoperativen Scans und ihrem Gefühl für die Instrumente schätzen sie ein, wo sie sich befinden und was vor ihnen liegt.

Das Unternehmen sieht die Strahlenbelastung und die Abhängigkeit der Ergebnisse von der Erfahrung der Operateure als Einschränkungen dieses Vorgehens. Die verfügbaren Signale richtig zu deuten, kann jahrelange Übung erfordern, und vieles von dem dabei erworbenen Wissen lässt sich nur schwer dokumentieren oder weitergeben. So entsteht ein Missverhältnis: Chirurgische Eingriffe sind weniger invasiv geworden, doch die Navigation hängt weiterhin stark von der Wahrnehmung und dem Urteilsvermögen der Person ab, die das Instrument führt.

Zur Veranschaulichung vergleicht Mosaic auf seiner Website den 20–30 cm langen Schnitt bei einer offenen Operation und die 1–2 cm großen Zugänge bei einer Schlüssellochoperation mit der 2 mm großen Nadelpunktion bei einem endovaskulären Eingriff. Als aktuelle Anwendungsfälle nennt das Unternehmen, Schlaganfälle zu stoppen, verstopfte Herzkranzgefäße freizumachen, Aneurysmen zu reparieren und die Durchblutung von Gliedmaßen wiederherzustellen. Diese Bandbreite erklärt, warum Mosaic die Gefäßnavigation als wiederverwendbare Fähigkeit für verschiedene Eingriffe betrachtet.

Chirurgische Instrumente mit einer Lernschleife ausstatten

Das technische Konzept setzt an der Stelle an, an der chirurgische Instrumente auf die Anatomie treffen: Dort sollen Sensoren integriert werden. Mosaic will die Messwerte dieser Sensoren mit Berechnungen kombinieren, die den Gefäßraum von innen rekonstruieren und ein dreidimensionales Bild der Anatomie und der Instrumentenposition liefern, das laufend aktualisiert wird. Eine Roboterschnittstelle soll eine präzise Steuerung der Instrumente ermöglichen.

Die Lernarchitektur soll die Umgebung, die Bewegungen der Instrumente und die Handlungen der Ärzte als synchronisierte Datenströme erfassen. Physikalische Modelle sollen dem System anschließend helfen, seine Wahrnehmungen mit den Folgen seiner Bewegungen in Beziehung zu setzen. Die Mitteilung verknüpft diesen Ansatz mit dem Konzept eines Weltmodells aus der Robotik: einer Darstellung der Umgebung, die einer Maschine dabei hilft, vorherzusagen, wie ihre Handlungen diese Umgebung verändern werden.

All diese Fähigkeiten sind weiterhin Entwicklungsziele; die Ankündigung enthält keine Erkenntnisse zu Patientenergebnissen oder zur klinischen Leistungsfähigkeit. Kurzfristig soll die Wahrnehmung und Steuerung durch Ärzte unterstützt werden. Die aufgezeichneten Eingriffe sollen Maschinen im Laufe der Zeit als Grundlage für fortlaufendes Lernen dienen.

Neue Mitarbeiter und langfristige Behandlungsziele

Mosaic sucht in San Francisco Ingenieure, Ärzte und Kreative. Die offenen Stellen umfassen die Bereiche Hardwareentwicklung, Sensorik, Wahrnehmung, maschinelles Lernen und klinische Entwicklung. Das entspricht einem technischen Vorhaben, das physische Instrumente, Software, Robotik und klinische Praxis miteinander verbindet.

Langfristig will Mosaic das Spektrum der Behandlungen erweitern, die über diese Gefäßwege verabreicht werden können. Nach Angaben des Unternehmens lassen sich Medikamente, Energie, Biologika und andere Therapien mit Kathetern direkt an eine Zielstelle bringen. Eine zuverlässigere Navigation könnte sowohl die Bandbreite der Behandlungen erweitern, die über Blutgefäße verabreicht werden, als auch die Versorgungsbereiche, in denen Ärzte sie anbieten können.

Die kurzfristige Produktaufgabe und das langfristige Datenziel von Mosaic hängen zusammen: Eine zuverlässige Navigation muss bei einzelnen Eingriffen funktionieren, bevor diese als sinnvolle Grundlage für das fortlaufende maschinelle Lernen dienen können.