Mosaic recauda 47 millones de dólares en una ronda semilla para desarrollar inteligencia espacial para la cirugía

Mosaic Intelligence Labs anunció el 10 de noviembre de 2026 que había salido del modo sigiloso con 47 millones de dólares en financiación semilla para desarrollar inteligencia espacial basada en sensores y sistemas robóticos para cirugía, con un enfoque inicial en procedimientos realizados a través del sistema vascular.

La empresa, con sede en San Francisco, mencionó entre sus inversores a 8VC, Fundomo, Lingotto Innovation y Obvious Ventures. La directora ejecutiva, Ileana Pirozzi, y la directora de tecnología, Alison «Ali» Kight Mackanic, fundaron Mosaic tras conocerse durante sus estudios de doctorado en Stanford. Su trabajo junto a profesionales clínicos les mostró lo mucho que los procedimientos difíciles y menos invasivos siguen dependiendo a menudo de los conocimientos que poseen los operadores individualmente.

«Volvíamos una y otra vez a una pregunta: ¿qué haría falta para ampliar los conocimientos de los mejores cirujanos?», dijo Pirozzi. «Creemos que eso empieza por hacer que nuestras máquinas sean conscientes y convertir la repetición quirúrgica en experiencia de la que podamos aprender».

Un comienzo centrado en los procedimientos endovasculares

El objetivo inicial de Mosaic es la atención endovascular. En estos procedimientos, los médicos introducen guías flexibles y catéteres por los vasos sanguíneos para llegar a las zonas que deben tratarse. Mosaic describe los vasos sanguíneos como vías de acceso a prácticamente todos los órganos, aunque los operadores no tienen visibilidad directa de su interior. Para determinar dónde se encuentran y qué tienen por delante, utilizan imágenes de rayos X en tiempo real, exploraciones preoperatorias y la sensibilidad que les transmiten los instrumentos.

La empresa señala la exposición a la radiación y la variabilidad de los resultados según la experiencia del operador como limitaciones de este proceso. Interpretar las señales disponibles puede requerir años de práctica, y gran parte de los conocimientos adquiridos es difícil de registrar o transmitir. El resultado es un desajuste: el acceso quirúrgico se ha vuelto menos invasivo, pero la navegación sigue dependiendo en gran medida de la percepción y el criterio de quien sostiene el instrumento.

Como referencia, el sitio web de Mosaic compara la incisión de 20–30 cm de la cirugía abierta y los puertos de 1–2 cm de la cirugía laparoscópica con la punción con aguja de 2 mm de la cirugía endovascular, y enumera entre sus aplicaciones actuales la prevención de accidentes cerebrovasculares, la desobstrucción de arterias coronarias, la reparación de aneurismas y la restauración del flujo sanguíneo en las extremidades. Esta variedad ayuda a explicar por qué Mosaic considera la navegación vascular una capacidad reutilizable en diversos procedimientos.

Dotar a los instrumentos quirúrgicos de un ciclo de aprendizaje

El diseño técnico comienza con la incorporación de sensores en el punto donde los instrumentos quirúrgicos entran en contacto con la anatomía. Mosaic pretende combinar esas lecturas con cálculos que reconstruyan desde el interior el entorno vascular y mantengan una representación tridimensional de la anatomía y de la posición cambiante de los instrumentos. Una interfaz robótica facilitaría el control preciso de los instrumentos.

La arquitectura de aprendizaje registraría el entorno, el movimiento de los instrumentos y las acciones del médico como flujos sincronizados. A continuación, los modelos físicos ayudarían al sistema a relacionar lo que percibe con lo que ocurre cuando se mueve. El comunicado vincula este enfoque con el concepto de modelo del mundo en robótica: una representación del entorno que ayuda a una máquina a predecir cómo sus acciones lo modificarán.

Todas estas capacidades siguen siendo objetivos de desarrollo; el anuncio no aporta datos sobre resultados en pacientes ni sobre el rendimiento clínico. El objetivo más inmediato es ayudar a los médicos con la percepción y el control, mientras que se espera que los procedimientos registrados se conviertan con el tiempo en una fuente de aprendizaje acumulativo para las máquinas.

Contratación y objetivos de tratamiento a más largo plazo

Mosaic está contratando ingenieros, médicos y profesionales creativos en San Francisco. Las vacantes abarcan ingeniería de hardware, sensores, percepción, aprendizaje automático e ingeniería clínica, en consonancia con un proyecto técnico que abarca instrumentos físicos, software, robótica y práctica clínica.

El objetivo de Mosaic a más largo plazo es ampliar los tratamientos que se administran a través de estas vías vasculares. La empresa afirma que los catéteres pueden llevar fármacos, energía, productos biológicos y otras terapias directamente a una zona determinada, y que una navegación más fiable podría ampliar tanto la variedad de tratamientos administrados a través de los vasos sanguíneos como los contextos en los que los profesionales clínicos pueden ofrecerlos.

El reto inmediato del producto de Mosaic y su ambición de obtener datos a más largo plazo están vinculados: la navegación fiable debe funcionar en procedimientos individuales antes de que estos puedan servir de base útil para el aprendizaje automático acumulativo.