Dal FaceID al cervello: 52 milioni per la diagnostica cerebrale con AI

Ecco gli ultimi aggiornamenti dai mercati delle attività digitali: Un ex ingegnere di Apple che ha co-inventato FaceID vuole fare per il cervello quello che il test del sangue ha fatto per la medicina generale: rendere la diagnosi rapida, economica e accessibile a chiunque. La sua startup, Hemispheric, ha appena raccolto 52 milioni di dollari per sviluppare un sistema di diagnostica cerebrale con AI capace di rilevare disturbi come PTSD, depressione e Parkinson’s attraverso una semplice cuffia EEG e un’app su tablet. Punti chiave Hemispheric ha raccolto 52 milioni di dollari e addestrato il proprio modello AI su dati cerebrali di 100.

Il sistema usa una cuffia EEG leggera e un’app per tablet: 15 minuti di sessione per ottenere dati diagnostici sul cervello. I disturbi target includono PTSD, depressione, schizofrenia, Parkinson’s e Alzheimer’s. Il primo prodotto, dedicato alla diagnosi del PTSD, verrà sottoposto alla FDA per l’approvazione all’inizio del 2026.

Dinamiche di mercato

L’obiettivo dichiarato è rendere la diagnosi cerebrale economica come un esame del sangue, distribuita in cliniche e studi medici. La tecnologia di diagnostica cerebrale con AI di Hemispheric Gidi Littwin ha lasciato Apple nel 2020 dopo aver co-inventato FaceID e aver lavorato al tracciamento delle mani per Vision Pro. Dietro quei prodotti c’era qualcosa che conosceva bene: enormi operazioni di raccolta dati per addestrare modelli di deep learning.

Quando Hagai Lalazar lo ha contattato su LinkedIn — dopo aver già parlato con circa 75 candidati — Littwin ha riconosciuto la stessa logica applicata a un dominio radicalmente diverso: il cervello umano. Il problema di fondo che Hemispheric affronta è strutturale. Ogni cervello ha un’attività elettrica unica, il che ha storicamente costretto i medici ad affidarsi a questionari soggettivi e osservazioni comportamentali per diagnosticare disturbi come depressione, Alzheimer’s e Parkinson’s.

Non esiste, ancora oggi, un equivalente neurologico dell’esame del sangue. Addestrare l’AI con 100. 000 dataset cerebrali Per costruire un modello capace di generalizzare, Lalazar e Littwin hanno raccolto quello che definiscono il loro “bene più prezioso”: un quarto di milione di ore di dati cerebrali provenienti da 100.

Impatto sui mercati

000 volontari pagati in Asia, Tel Aviv e Boston. I partecipanti hanno svolto attività strutturate come giochi, progettate per attivare selettivamente diverse aree del cervello. Il modello addestrato su questi dati funziona in modo analogo ai grandi modelli linguistici: invece di dedurre significato dall’analisi statistica del testo, inferisce la funzione cerebrale dall’attività elettrica registrata all’interno del cranio.

Il team ha poi testato il modello su sottogruppi diagnosticati con PTSD, schizofrenia e depressione, ottenendo deduzioni accurate sullo stato di salute cerebrale degli individui. Come funziona il sistema: cuffia EEG e app per tablet Il processo clinico è volutamente semplice. Il paziente indossa una cuffia EEG leggera che misura l’attività elettrica cerebrale per circa 15 minuti, interagendo nel frattempo con un’app su tablet.

Il modello AI di Hemispheric elabora i segnali e supporta il clinico in tre funzioni: formulare la diagnosi, selezionare l’intervento più efficace attraverso previsioni sul trattamento, e monitorare i progressi nel tempo. È un approccio che abbassa drasticamente la barriera tecnica rispetto alle neuroimmagini tradizionali. Nessuna risonanza magnetica, nessuna procedura invasiva.

I mercati delle criptovalute seguono da vicino questo sviluppo, mentre gli investitori valutano il potenziale impatto sui prezzi.