Mosaic raccoglie 47 milioni di dollari in un round seed per sviluppare l’intelligenza spaziale per la chirurgia

Mosaic Intelligence Labs ha annunciato il 10 novembre 2026 di essere uscita dalla modalità stealth con 47 milioni di dollari di finanziamenti seed, destinati allo sviluppo di sistemi robotici e di intelligenza spaziale basata su sensori per la chirurgia, inizialmente con un focus sugli interventi eseguiti attraverso il sistema vascolare.

La società, con sede a San Francisco, ha indicato tra i suoi sostenitori 8VC, Fundomo, Lingotto Innovation e Obvious Ventures. L’amministratrice delegata Ileana Pirozzi e la direttrice tecnica Alison “Ali” Kight Mackanic hanno fondato Mosaic dopo essersi conosciute durante il dottorato a Stanford. Il lavoro svolto al fianco dei medici ha mostrato loro quanto spesso gli interventi meno invasivi, per quanto complessi, continuino a dipendere dalle conoscenze dei singoli operatori.

«Tornavamo sempre alla stessa domanda: che cosa servirebbe per diffondere le conoscenze dei chirurghi migliori?», ha dichiarato Pirozzi. «Crediamo che si debba partire rendendo consapevoli le nostre macchine e trasformando la ripetizione degli interventi chirurgici in esperienza da cui possiamo imparare.»

Partire dagli interventi endovascolari

L’obiettivo iniziale di Mosaic è l’assistenza endovascolare. In questi interventi, i medici fanno avanzare fili flessibili e cateteri attraverso i vasi sanguigni per raggiungere i siti da trattare. Mosaic descrive i vasi sanguigni come vie di accesso a quasi tutti gli organi, ma gli operatori non hanno una visuale diretta al loro interno. Per capire dove si trovano e che cosa li attende, si affidano alle immagini radiografiche in tempo reale, alle scansioni preoperatorie e alle sensazioni trasmesse dagli strumenti.

L’azienda individua nell’esposizione alle radiazioni e nella variabilità dei risultati in funzione dell’esperienza dell’operatore alcuni limiti di questo flusso di lavoro. Interpretare i segnali disponibili può richiedere anni di pratica e molte delle conoscenze così acquisite sono difficili da documentare o trasmettere. Ne deriva una discrepanza: l’accesso chirurgico è diventato meno invasivo, mentre la navigazione dipende ancora in larga misura dalla percezione e dal giudizio della persona che impugna lo strumento.

Per dare un’idea, il sito web di Mosaic confronta l’incisione di 20–30 cm della chirurgia a cielo aperto e gli accessi di 1–2 cm della chirurgia laparoscopica con la puntura di 2 mm della chirurgia endovascolare. Tra le applicazioni attuali elenca il trattamento degli ictus, la rimozione delle ostruzioni nelle arterie coronarie, la riparazione degli aneurismi e il ripristino del flusso sanguigno agli arti. Questa varietà aiuta a capire perché Mosaic consideri la navigazione vascolare una capacità riutilizzabile in più tipi di intervento.

Dotare gli strumenti chirurgici di un ciclo di apprendimento

Il progetto tecnico parte dall’integrazione di sensori nel punto in cui gli strumenti chirurgici entrano in contatto con l’anatomia. Mosaic intende combinare le letture dei sensori con calcoli che ricostruiscano dall’interno l’ambiente vascolare, mantenendo un’immagine tridimensionale dell’anatomia e della posizione degli strumenti mentre questa cambia. Un’interfaccia robotica consentirebbe di controllare gli strumenti con precisione.

L’architettura di apprendimento registrerebbe in flussi sincronizzati l’ambiente, i movimenti degli strumenti e le azioni dei medici. I modelli fisici aiuterebbero poi il sistema a mettere in relazione ciò che percepisce con gli effetti dei propri movimenti. Il comunicato collega questo approccio al concetto di robotica di modello del mondo: una rappresentazione dell’ambiente che aiuta una macchina a prevedere come le proprie azioni lo modificheranno.

Tutte queste capacità sono ancora obiettivi di sviluppo; l’annuncio non presenta risultati sugli esiti per i pazienti né dati sulle prestazioni cliniche. L’obiettivo più immediato è assistere la percezione e il controllo dei medici, mentre si intende usare gli interventi registrati come fonte di apprendimento cumulativo per le macchine nel tempo.

Assunzioni e obiettivi terapeutici a lungo termine

Mosaic sta assumendo ingegneri, medici e creativi a San Francisco. Le posizioni aperte riguardano l’ingegneria hardware, il rilevamento, la percezione, l’apprendimento automatico e l’ingegneria clinica, in linea con un’attività tecnica che spazia dagli strumenti fisici al software, dalla robotica alla pratica clinica.

L’obiettivo di Mosaic a lungo termine è ampliare i trattamenti somministrati attraverso queste vie vascolari. L’azienda afferma che i cateteri possono veicolare farmaci, energia, prodotti biologici e altre terapie direttamente verso il sito da trattare e che una navigazione più affidabile potrebbe ampliare sia la gamma di trattamenti somministrabili attraverso i vasi sanguigni sia i contesti in cui i medici possono offrirli.

La sfida di prodotto a breve termine di Mosaic e la sua ambizione di lungo periodo in materia di dati sono collegate: la navigazione deve essere affidabile nei singoli interventi prima che questi possano costituire una base utile per l’apprendimento automatico cumulativo.