Finansowanie

Mosaic pozyskuje 47 mln dolarów w rundzie zalążkowej na rozwój inteligencji przestrzennej w chirurgii

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Mosaic Intelligence Labs ogłosiła 10 listopada 2026 r., że po okresie działania w ukryciu pozyskała 47 mln dolarów finansowania zalążkowego na rozwój inteligencji przestrzennej wykorzystującej sensory oraz systemów robotycznych na potrzeby chirurgii, początkowo koncentrując się na zabiegach przeprowadzanych przez układ naczyniowy.

Firma z San Francisco wymieniła 8VC, Fundomo, Lingotto Innovation i Obvious Ventures wśród swoich inwestorów. Dyrektorka generalna Ileana Pirozzi i dyrektorka ds. technologii Alison „Ali” Kight Mackanic założyły Mosaic po tym, jak poznały się podczas studiów doktoranckich na Stanford. Praca z klinicystami uświadomiła im, jak trudne, mniej inwazyjne zabiegi często nadal zależą od wiedzy poszczególnych operatorów.

„Ciągle wracałyśmy do jednego pytania: co byłoby potrzebne, by upowszechnić wiedzę najlepszych chirurgów?” — powiedziała Pirozzi. „Wierzymy, że trzeba zacząć od tego, by nasze maszyny zyskały świadomość, a powtarzalne czynności chirurgiczne zamienić w doświadczenie, z którego możemy się uczyć”.

Początek od zabiegów wewnątrznaczyniowych

Początkowym obszarem zainteresowania Mosaic są zabiegi wewnątrznaczyniowe. Podczas takich zabiegów lekarze wprowadzają elastyczne prowadniki i cewniki przez naczynia krwionośne, aby dotrzeć do miejsc wymagających leczenia. Mosaic opisuje naczynia krwionośne jako drogi prowadzące praktycznie do każdego narządu, jednak operatorzy nie widzą bezpośrednio ich wnętrza. Ustalają swoje położenie i to, co znajduje się przed nimi, na podstawie obrazowania rentgenowskiego na żywo, badań obrazowych wykonanych przed zabiegiem oraz wyczucia instrumentów.

Firma wskazuje narażenie na promieniowanie i wyniki zależne od doświadczenia operatora jako ograniczenia tego procesu. Interpretacja dostępnych sygnałów może wymagać wielu lat praktyki, a znaczną część zdobytej w ten sposób wiedzy trudno zapisać lub przekazać innym. Powstaje więc rozbieżność: dostęp chirurgiczny stał się mniej inwazyjny, ale nawigacja nadal w dużej mierze zależy od spostrzegawczości i oceny osoby trzymającej instrument.

Dla porównania na stronie internetowej Mosaic zestawia nacięcie o długości 20–30 cm w chirurgii otwartej i porty o średnicy 1–2 cm w chirurgii laparoskopowej z nakłuciem igłą o średnicy 2 mm w chirurgii wewnątrznaczyniowej. Wymienia też wśród obecnych zastosowań powstrzymywanie udarów, udrażnianie zablokowanych tętnic wieńcowych, naprawę tętniaków i przywracanie przepływu krwi w kończynach. Ten szeroki zakres pomaga wyjaśnić, dlaczego Mosaic traktuje nawigację w układzie naczyniowym jako umiejętność wielokrotnego zastosowania w różnych zabiegach.

Wyposażenie instrumentów chirurgicznych w mechanizm uczenia się

Projekt techniczny zaczyna się od wyposażenia w czujniki miejsca styku narzędzi chirurgicznych z anatomią. Mosaic zamierza połączyć odczyty z tych czujników z obliczeniami, które pozwolą odtworzyć od wewnątrz obraz środowiska naczyniowego i na bieżąco śledzić trójwymiarowy obraz anatomii oraz położenie instrumentu. Interfejs robotyczny miałby umożliwiać precyzyjne sterowanie instrumentem.

Architektura uczenia miałaby rejestrować środowisko, ruch instrumentu i działania lekarza jako zsynchronizowane strumienie danych. Modele fizyczne pomagałyby następnie systemowi powiązać to, co odbiera, z tym, co dzieje się, gdy wykonuje ruch. W komunikacie powiązano to podejście z koncepcją modelu świata w robotyce: odwzorowaniem środowiska, które pomaga maszynie przewidywać, jak jej działania zmienią to środowisko.

Wszystkie te możliwości pozostają celami rozwojowymi; w ogłoszeniu nie przedstawiono wyników dotyczących stanu pacjentów ani rezultatów klinicznych. Bliższym celem jest wspomaganie percepcji i kontroli lekarzy, a zarejestrowane zabiegi mają z czasem stać się źródłem skumulowanej wiedzy dla maszyn.

Rekrutacja i długoterminowe cele terapeutyczne

Mosaic rekrutuje inżynierów, lekarzy i osoby z branż kreatywnych w San Francisco. Dostępne stanowiska obejmują inżynierię sprzętu, sensorykę, percepcję, uczenie maszynowe i inżynierię kliniczną, co odpowiada technologicznemu przedsięwzięciu łączącemu fizyczne instrumenty, oprogramowanie, robotykę i praktykę kliniczną.

Długoterminowym celem Mosaic jest rozszerzenie zakresu terapii dostarczanych tymi drogami naczyniowymi. Firma podaje, że cewniki mogą doprowadzać leki, energię, leki biologiczne i inne terapie bezpośrednio do miejsca docelowego oraz że bardziej niezawodna nawigacja mogłaby poszerzyć zarówno zakres terapii dostarczanych przez naczynia krwionośne, jak i liczbę sytuacji, w których klinicyści mogą je oferować.

Krótkoterminowe wyzwanie produktowe Mosaic i długoterminowa ambicja związana z danymi są ze sobą powiązane: niezawodna nawigacja musi sprawdzać się podczas poszczególnych zabiegów, zanim zabiegi te będą mogły stać się użyteczną podstawą skumulowanego uczenia maszynowego.

Nova Jain jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się przedsiębiorczością AI, tworzeniem startupów i ludźmi budującymi następną generację firm od początku budowanych wokół AI. Jej praca koncentruje się na założycielach na wczesnych etapach, badając, jak pomysły przekształcają się w produkty, zespoły i firmy na szybko zmieniających się rynkach.
Z odważnej i motywującej perspektywy, Nova prezentuje wschodzących przedsiębiorców AI, podkreślając taktyki wykonania, decyzje liderów i kompromisy stojące za pierwszymi sukcesami rynkowymi i skalowaniem. Jest szczególnie zainteresowana drogami rozwoju założycieli, dyscypliną operacyjną i tym, jak zespoły nawigują przez dopasowanie produktu do rynku, pozyskiwanie funduszy i wzrost w realnych ograniczeniach.
Artykuły napisane przez Novę Jain są wygenerowane przez AI i sprawdzane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić dokładność, kontekst i odpowiedzialne relacjonowanie globalnego ekosystemu startupów AI.