Mosaic huy động 47 triệu USD vốn hạt giống để phát triển trí tuệ không gian cho phẫu thuật

Ngày 10 tháng 11 năm 2026, Mosaic Intelligence Labs thông báo đã ra mắt sau thời gian hoạt động kín, với 47 triệu USD vốn hạt giống để phát triển trí tuệ không gian có tích hợp cảm biến và các hệ thống robot phục vụ phẫu thuật, trước mắt tập trung vào những thủ thuật được thực hiện qua hệ mạch máu.

Công ty có trụ sở tại San Francisco cho biết 8VC, Fundomo, Lingotto Innovation và Obvious Ventures nằm trong số các nhà đầu tư. Giám đốc điều hành Ileana Pirozzi và Giám đốc công nghệ Alison “Ali” Kight Mackanic thành lập Mosaic sau khi gặp nhau trong thời gian học tiến sĩ tại Stanford. Công việc phối hợp với các bác sĩ lâm sàng giúp họ nhận ra rằng những thủ thuật ít xâm lấn thường vẫn phụ thuộc nhiều vào kiến thức riêng của từng người thực hiện.

“Chúng tôi luôn quay lại với một câu hỏi: cần làm gì để nhân rộng kiến thức của những bác sĩ phẫu thuật giỏi nhất?” Pirozzi nói. “Chúng tôi tin rằng điều đó bắt đầu từ việc giúp máy móc nhận biết được môi trường xung quanh, đồng thời biến những thao tác phẫu thuật lặp đi lặp lại thành kinh nghiệm mà chúng ta có thể học hỏi.”

Bắt đầu với các thủ thuật nội mạch

Mục tiêu ban đầu của Mosaic là chăm sóc nội mạch. Trong các thủ thuật này, bác sĩ luồn dây dẫn mềm và ống thông qua mạch máu để tiếp cận vị trí cần điều trị. Mosaic mô tả mạch máu là những lối đi đến gần như mọi cơ quan, nhưng người thực hiện không thể nhìn trực tiếp bên trong chúng. Họ dựa vào hình ảnh X-quang trực tiếp, phim chụp trước phẫu thuật và cảm nhận từ dụng cụ để xác định vị trí hiện tại cũng như những gì ở phía trước.

Công ty xác định phơi nhiễm bức xạ và kết quả thay đổi tùy theo kinh nghiệm của người thực hiện là những hạn chế của quy trình này. Có thể cần nhiều năm thực hành mới diễn giải được các tín hiệu hiện có, và phần lớn kiến thức tích lũy được rất khó ghi chép hoặc truyền lại. Điều này tạo ra sự chênh lệch: việc tiếp cận để phẫu thuật đã trở nên ít xâm lấn hơn, nhưng quá trình định hướng vẫn phụ thuộc nhiều vào khả năng cảm nhận và phán đoán của người cầm dụng cụ.

Để dễ hình dung, trang web của Mosaic so sánh vết mổ dài 20–30 cm trong phẫu thuật mổ mở và các lỗ nhỏ 1–2 cm trong phẫu thuật nội soi với vết kim chọc 2 mm trong phẫu thuật nội mạch; đồng thời liệt kê các ứng dụng hiện nay như ngăn ngừa đột quỵ, khai thông động mạch vành bị tắc, sửa chữa chứng phình động mạch và khôi phục lưu lượng máu đến các chi. Phạm vi ứng dụng này giúp lý giải vì sao Mosaic xem khả năng định hướng trong hệ mạch máu là một năng lực có thể tái sử dụng cho nhiều thủ thuật.

Giúp dụng cụ phẫu thuật có khả năng học hỏi

Thiết kế kỹ thuật bắt đầu bằng việc gắn cảm biến tại điểm các dụng cụ phẫu thuật tiếp xúc với cấu trúc giải phẫu. Mosaic dự định kết hợp dữ liệu từ các cảm biến này với năng lực tính toán để tái dựng môi trường mạch máu từ bên trong, duy trì hình ảnh ba chiều về giải phẫu và vị trí dụng cụ khi chúng thay đổi. Một giao diện robot sẽ hỗ trợ điều khiển dụng cụ chính xác.

Kiến trúc học hỏi sẽ ghi lại môi trường, chuyển động của dụng cụ và thao tác của bác sĩ dưới dạng các luồng dữ liệu được đồng bộ hóa. Sau đó, các mô hình vật lý sẽ giúp hệ thống liên hệ những gì nó cảm nhận được với kết quả xảy ra khi nó di chuyển. Thông báo này liên hệ cách tiếp cận đó với khái niệm mô hình thế giới trong ngành robot: một biểu diễn về môi trường giúp máy móc dự đoán hành động của mình sẽ làm thay đổi môi trường ấy như thế nào.

Tất cả những năng lực này hiện vẫn là mục tiêu phát triển; thông báo không đưa ra dữ liệu về kết quả điều trị của bệnh nhân hay hiệu quả lâm sàng. Mục tiêu trước mắt là hỗ trợ khả năng cảm nhận và điều khiển của bác sĩ, trong khi các thủ thuật được ghi lại dự kiến sẽ trở thành nguồn dữ liệu để máy móc tích lũy kinh nghiệm học hỏi theo thời gian.

Tuyển dụng và mục tiêu điều trị dài hạn

Mosaic đang tuyển kỹ sư, bác sĩ và nhân sự sáng tạo tại San Francisco. Các vị trí tuyển dụng thuộc những lĩnh vực kỹ thuật phần cứng, cảm biến, nhận thức, học máy và kỹ thuật lâm sàng, phù hợp với nỗ lực kỹ thuật trải rộng từ dụng cụ vật lý, phần mềm và robot đến thực hành lâm sàng.

Mục tiêu dài hạn của Mosaic là mở rộng các phương pháp điều trị có thể được thực hiện qua những đường dẫn mạch máu này. Công ty cho biết ống thông có thể đưa thuốc, năng lượng, chế phẩm sinh học và các liệu pháp khác trực tiếp đến vị trí điều trị; đồng thời, việc định hướng đáng tin cậy hơn có thể mở rộng cả phạm vi điều trị qua mạch máu lẫn những bối cảnh mà bác sĩ lâm sàng có thể cung cấp các phương pháp đó.

Thách thức trước mắt về sản phẩm và tham vọng dài hạn về dữ liệu của Mosaic có mối liên hệ với nhau: khả năng định hướng đáng tin cậy phải hoạt động hiệu quả trong từng thủ thuật trước khi các thủ thuật đó có thể tạo nền tảng hữu ích cho việc tích lũy dữ liệu phục vụ học máy.