Mes données de santé
The information site for patients treated within the Unicancer network or included in Unicancer network clinical trials. 
Objectives

L’objectif de cette évaluation est de mesurer l’apport de la solution d’intelligence artificielle Lunit dans la détection des lésions mammaires en pratique clinique courante.La solution est déjà installée et utilisée à l’ICL, mais aucune évaluation formelle n’a encore été réalisée.

L’objectif principal est d’évaluer si l’utilisation de l’AI proposée par LUNIT modifie l’interprétation des mammographies à l’ICL hors du contexte de dépistage.

Les objectifs secondaires évaluent l’impact de LUNIT dans le workflow et sa pertinence 

Data controller

Pr Didier PEIFFERT, directeur de l'Institut de Cancérologie de Lorraine

Categories of data used
Données de santé
Origine de données utilisées
Soins
Institut de Cancérologie de Lorraine (Nancy)
2026
2027
Population subject to research or data processing

(a) L’étude portera sur les patientes suivantes :

  • Femmes en surveillance à risque (familial ou génétique),
  • Surveillance de lésions ACR3,
  • Suivi après cancer du sein.

(b) De       mars 2026 à mars 2027                  à     

La file active annuelle de patientes correspondant aux indications retenues (surveillance des femmes à risque, suivi de lésions ACR3, suivi après cancer du sein) représente environ 1 000 patientess par an à l’ICL.Compte tenu de la nature descriptive de cette étude, dont l’objectif est d’estimer la proportion d’examens pour lesquels l’utilisation de Lunit entraîne un changement clinique significatif, il a été décidé d’analyser l’ensemble de la file active sur une année.

Cette approche permettra :

  • d’obtenir une estimation précise de cette proportion, avec un intervalle de confiance raisonnablement étroit :  précision (correspondant à la demi-largeur de l’intervalle de confiance à 95% par la méthode exacte de Clopper -Pearson) attendue de  ± 1.25 à 2.15 % pour une proportion observée entre 3 et 10 %) sur une population de 800 patientes analysables (hypothèse défavorable),
  • d’inclure une variabilité représentative des différents contextes cliniques (surveillance, lésions ACR3, suivi post-cancer),
  • et d’intégrer une population de patientes dont la prévalence de cancer est estimée entre 7/1000 et 14/1000 mammographies, selon le niveau de risque (population générale versus femmes à risque génétique élevé).

Ainsi, le recrutement exhaustif sur une année est jugé suffisant pour atteindre l’objectif principal et fournir une première évaluation robuste de l’impact clinique de Lunit en conditions de pratique courante.

De        mars 2026                 à             mars 2027                 

Legal basis

Recherche scientifique menée dans l’intérêt légitime de lutte contre le cancer du responsable de traitement (articles 6.1.f et 9.2.j du Règlement (UE) n° 2016/679).

Internal and external data recipients

Hébergeur de données de santé,

Bureau d'étude biostatistiques,

Dr Philippe Henrot, Responsable du service de Radiologie de l'ICL

Research start date
09/03/2026
Data retention period

2 ans 

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