Infermiere nei trial oncologici, oggi guida una startup da un miliardo. Chi è Alessandro Monterosso

Dai trial di oncologia pediatrica alla nuova economia globale dei dati per l'intelligenza artificiale. Alessandro Monterosso, infermiere ricercatore di formazione e già fondatore di PatchAi, è oggi cofondatore e CEO di SignSplit, startup che ha chiuso un round seed strategico da 400 milioni di dollari, raggiungendo una valutazione di un miliardo di dollari. L'obiettivo è costruire un'infrastruttura attraverso la quale persone e istituzioni possano mettere a disposizione dati, competenze, lavoro e immagine per lo sviluppo dell'IA sulla base di consenso, provenienza verificabile e condizioni definite.

C'è un infermiere ricercatore italiano dietro una delle operazioni che Forbes racconta oggi nel mercato internazionale dell'intelligenza artificiale. Si chiama Alessandro Monterosso, è nato a Scilla, in provincia di Reggio Calabria, nel 1990, ha lavorato nella ricerca clinica e nei trial di oncologia pediatrica e oggi è cofondatore e CEO di SignSplit, una startup che punta a costruire una nuova infrastruttura per mettere in relazione esseri umani, dati e sistemi di intelligenza artificiale.

Il dato economico è quello destinato inevitabilmente ad attirare l'attenzione: secondo quanto riportato da Forbes Italia, SignSplit ha chiuso un round seed strategico da 400 milioni di dollari con una valutazione di un miliardo di dollari. Una cifra che proietta la società in una dimensione completamente diversa rispetto alle precedenti esperienze imprenditoriali di Monterosso, ma che racconta soprattutto quanto stia diventando strategica una materia prima sulla quale si giocherà una parte della prossima evoluzione dell'intelligenza artificiale: i dati prodotti dagli esseri umani nel mondo reale.

E proprio la storia professionale di Monterosso rende la vicenda particolarmente interessante per il mondo infermieristico, perché il percorso che conduce a questa operazione non comincia nella Silicon Valley e neppure in un laboratorio informatico, ma dentro gli ospedali e nella ricerca clinica, davanti a un problema apparentemente molto più semplice: raccogliere meglio le informazioni generate dai pazienti.

Tutto comincia in ospedale, nei trial di oncologia pediatrica

Prima di diventare imprenditore nel settore tecnologico, Monterosso è infatti infermiere ricercatore di formazione e lavora nei trial di oncologia pediatrica. È in quell'ambiente che osserva direttamente uno dei paradossi della sanità contemporanea: una medicina sempre più sofisticata continuava a produrre e raccogliere una parte importante delle informazioni attraverso procedure ancora scarsamente digitalizzate.

Come ricordava lo stesso Monterosso a Forbes Italia già nel 2020, circa la metà della raccolta dei dati che aveva osservato avveniva ancora su carta, mentre anche il coinvolgimento e il dialogo con i pazienti presentavano margini di miglioramento. Il problema non era soltanto sostituire un foglio con uno schermo: una raccolta prevalentemente manuale rendeva più difficile seguire il paziente a domicilio, acquisire informazioni in tempo reale e coinvolgerlo direttamente nel percorso di ricerca.

Da quella constatazione nasce nell'agosto 2018 PatchAi, piattaforma costruita intorno a un assistente virtuale capace di dialogare con i pazienti e raccogliere in tempo reale i cosiddetti conversational patient reported outcomes, cioè informazioni riferite direttamente dalla persona attraverso un'interazione conversazionale.

Il prodotto arriva sul mercato alla fine del 2019 e tra i primi clienti figurano Novartis e Roche; la startup viene inoltre accelerata da Plug and Play Tech Center nella Silicon Valley. Nel gennaio 2021 raccoglie un round da 1,7 milioni di euro e nello stesso anno viene acquisita da Alira Health.

È proprio in questa esperienza che, secondo la ricostruzione di Forbes, si può rintracciare uno dei fili conduttori che porteranno anni dopo a SignSplit: il dato non considerato semplicemente come un'informazione da raccogliere, ma come il risultato di una relazione tra la persona che lo produce, l'organizzazione che ne ha bisogno e le regole che ne disciplinano acquisizione e utilizzo.

Dopo la sanità, il problema diventa molto più grande: chi produce il valore dei dati?

Con SignSplit quella stessa domanda viene trasferita dalla ricerca sanitaria a un mercato enormemente più vasto: quello dell'economia dei dati per l'intelligenza artificiale.

La premessa è semplice. I sistemi di IA vengono addestrati utilizzando enormi quantità di informazioni prodotte dagli esseri umani, ma secondo la tesi alla base della startup manca ancora un'infrastruttura sufficientemente strutturata che consenta alle stesse persone di partecipare all'economia generata dai propri dati.

Monterosso racconta a Forbes di essersi avvicinato a SignSplit nel 2024, quando il progetto gli venne presentato inizialmente come una possibile opportunità di investimento. Studiandolo, spiega, si sarebbe però interessato soprattutto al problema che la società cercava di risolvere.

SignSplit vuole quindi permettere a persone e istituzioni di proteggere, concedere in licenza e mettere a disposizione dati, lavoro e immagine, associando a questi contributi consenso, provenienza e condizioni di utilizzo definite. La società chiama queste informazioni “signed data”, dati firmati, e definisce il sistema economico costruito attorno ad essi “signed-data economy”.

L'intelligenza artificiale ha bisogno di dati che ancora non esistono

Il passaggio successivo è probabilmente quello tecnologicamente più interessante. La prima grande fase dell'intelligenza artificiale generativa è stata alimentata soprattutto da enormi quantità di contenuti già esistenti in formato digitale: testi, fotografie, video e dataset disponibili online.

Secondo la visione di SignSplit, tuttavia, la prossima fase richiederà qualcosa di differente. Se IA, robotica e sistemi autonomi dovranno operare sempre di più nel mondo fisico, avranno bisogno di comprendere come le persone si muovono, lavorano, utilizzano le proprie competenze, interagiscono con gli oggetti, con gli ambienti e con altre persone.

È quello che la società definisce real-world human data: non soltanto contenuti già pubblicati online, ma movimenti, comportamenti, capacità, interazioni e informazioni generate nel corso del tempo in situazioni reali.

Particolare importanza assumono i dati longitudinali, cioè quelli prodotti dalla stessa persona per settimane o mesi all'interno del proprio contesto quotidiano. Il cambio di paradigma è significativo: in molti casi il dataset necessario per addestrare o valutare un determinato sistema di IA non esiste ancora e deve quindi essere costruito appositamente attraverso il contributo di persone reali.

Come funziona SignSplit

Il modello descritto da Forbes prevede che un'azienda attiva nell'intelligenza artificiale, nella robotica, nella ricerca, nei media o in altri settori possa indicare quale tipo di dato o contributo umano le occorra. SignSplit costruisce attorno a quella richiesta un Data Pool o un Research Pool, collegando l'organizzazione che necessita delle informazioni con persone o istituzioni capaci di produrle.

La piattaforma gestisce quindi la parte infrastrutturale: consenso, provenienza dei dati, condizioni di utilizzo, accesso e compensazione. Il modello di business è prevalentemente B2B: paga l'organizzazione che necessita dei dati o del contributo, mentre chi contribuisce non paga per partecipare al sistema.

La differenza rispetto a un tradizionale fornitore di dataset, almeno nelle intenzioni dichiarate dalla società, consiste proprio nella capacità di creare raccolte di dati che prima non esistevano.

Un laboratorio potrebbe, per esempio, non avere bisogno di milioni di fotografie generiche, ma di osservare uno specifico comportamento all'interno di una determinata popolazione per sei mesi. La piattaforma dovrebbe in quel caso individuare le persone adatte, organizzare la generazione delle informazioni, gestire consenso e provenienza e infine occuparsi della compensazione dei contributor.

Dati, consenso e compensazione: la questione riguarda anche la sanità

È un modello che apre inevitabilmente questioni importanti anche per la ricerca sanitaria, pur essendo oggi SignSplit presentata come un'infrastruttura destinata a settori molto più ampi dell'healthcare.

I dati prodotti dagli esseri umani possono infatti avere un valore enorme per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, ma la loro disponibilità solleva interrogativi su consenso, privacy, titolarità dei diritti, tracciabilità della provenienza, utilizzi successivi e compensazione delle persone che contribuiscono a generarli.

Non sorprende quindi che Monterosso indichi la data governance e l'architettura legale come componenti fondamentali del progetto, sviluppate insieme alla tecnologia e alla privacy. SignSplit è inoltre costituita nel Delaware come public benefit corporation, una struttura che, secondo il fondatore, è stata scelta per incorporare la missione dell'impresa nella stessa configurazione societaria.

Proprio su questi aspetti sarà necessario misurare nel tempo la portata del progetto: tra la costruzione teorica di un'economia nella quale le persone possano partecipare al valore prodotto dai propri dati e la sua applicazione su scala globale esistono infatti questioni tecnologiche, giuridiche ed etiche particolarmente complesse, soprattutto quando si entra nel territorio dei dati personali e potenzialmente sensibili.

Un round da 400 milioni e una valutazione da un miliardo: cosa significa davvero

Il dato finanziario richiede una precisazione importante. Secondo quanto riportato da Forbes, SignSplit ha chiuso un round seed strategico da 400 milioni di dollari e ha raggiunto una valutazione di un miliardo di dollari. Ma una valutazione da un miliardo non significa che la società abbia un miliardo di dollari di fatturato né che abbia prodotto utili di quella dimensione.

È lo stesso Monterosso a precisare che la valutazione non è basata sui ricavi attuali, ma deriva dalla negoziazione con un investitore strategico e riflette, secondo la società, il valore attribuito alla tecnologia sviluppata, alla dimensione potenziale del mercato e alla possibilità che SignSplit possa diventare un'infrastruttura globale per il rapporto tra IA e dati umani prodotti nel mondo reale.

Una distinzione fondamentale quando si parla di startup: round raccolto, valutazione societaria, fatturato e utile sono grandezze completamente differenti.

Secondo la ricostruzione fornita a Forbes, SignSplit si colloca inoltre all'intersezione fra tre grandi mercati: AI data economy e infrastrutture per i dati di addestramento, proprietà intellettuale digitale e infrastrutture decentralizzate/Web3.

Dall'infermieristica all'intelligenza artificiale, senza abbandonare il problema del dato

La storia assume una prospettiva particolare se osservata dal mondo delle professioni sanitarie. Monterosso non arriva all'economia dei dati attraverso un percorso esclusivamente informatico o finanziario: la prima domanda che lo porta a costruire un'impresa tecnologica nasce dall'esperienza di infermiere ricercatore davanti ai limiti della raccolta delle informazioni nei trial clinici.

Da lì arriva PatchAi, quindi l'acquisizione da parte di Alira Health e successivamente una nuova fase imprenditoriale. Nel frattempo rimane attivo anche Niino, progetto italiano che punta a digitalizzare la mobilità sanitaria non urgente attraverso una piattaforma che coordina operatori specializzati e facilita la prenotazione dei trasporti assistiti.

Oggi il problema affrontato con SignSplit è molto più vasto, ma conserva una parte di quella matrice originaria: chi genera un dato, chi può utilizzarlo, secondo quali regole e come viene riconosciuto il valore prodotto dalla persona.

L'ambizione: costruire uno standard tra persone e sistemi intelligenti

Il progetto dichiarato per il prossimo decennio è estremamente ambizioso. SignSplit vuole diventare uno standard infrastrutturale per il rapporto tra esseri umani e sistemi intelligenti, partendo dall'idea che, se IA, robotica e sistemi autonomi utilizzeranno sempre di più conoscenze, creatività, competenze, identità e informazioni generate dalle persone, dovrà esistere un sistema capace di rendere quel rapporto strutturato, verificabile e in grado di attribuire valore al contributo umano.

La sfida, tuttavia, comincia adesso. Per trasformare una valutazione finanziaria e una visione tecnologica in un'infrastruttura realmente utilizzata su scala internazionale serviranno clienti, contributor, accordi commerciali e soprattutto un sistema di governance capace di funzionare in ordinamenti differenti.

I 400 milioni di dollari raccolti dovrebbero servire proprio ad accelerare lo sviluppo tecnologico e l'espansione globale, con particolare attenzione ai Data Pool e ai Research Pool. L'obiettivo finale dichiarato da Monterosso è permettere potenzialmente a chiunque di contribuire non soltanto attraverso i propri dati, ma anche attraverso attività, competenze, contenuti, lavoro e produttività, mantenendo associati a ogni contributo provenienza, consenso e condizioni verificabili.

Per il mondo infermieristico, al di là delle cifre, la storia racconta anche qualcosa di diverso: un problema osservato durante il lavoro clinico e di ricerca — come raccogliere, utilizzare e valorizzare meglio i dati prodotti dalle persone — può diventare il punto di partenza di un percorso che dalla corsia conduce alla costruzione di tecnologie destinate a mercati globali.

Ed è forse questo, più della valutazione da un miliardo di dollari, l'aspetto che rende la vicenda di Alessandro Monterosso particolarmente significativa per una professione che produce ogni giorno una quantità enorme di dati, conoscenza, osservazioni e competenze, ma che non sempre riesce a trasformare quel patrimonio in innovazione.

da Forbes