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© Ana Palacios / © iStock
Parmi les acteurs du marché de l’aide au diagnostic en imagerie, la société sud-coréenne Lunit développe depuis plus de dix ans des algorithmes d’analyse d’images, notamment dédiés au dépistage du cancer du sein.
Dans ce registre, ses solutions couvrent à la fois les mammographies numériques 2D (Insight MMG) et les tomosynthèses mammaires (Insight DBT).
Les logiciels de Lunit s’intègrent directement aux systèmes d’imagerie existants, sans manipulation spécifique humaine. « L’analyse se déclenche automatiquement. Le radiologue n’a rien à faire », assure Dr Ana Palacios, médecin urgentiste vénézuélienne, et responsable médicale de Lunit pour l’Europe.
« En général, le temps de traitement est inférieur à 30 secondes, et peut aller jusqu’à deux ou trois minutes pour la tomosynthèse 3D », sans que cela ne « gêne » l’expérience du médecin, reprend-elle.
L’algorithme analyse l’ensemble des clichés standards (incidences CC et MLO droite et gauche), pixel par pixel, et attribue ensuite un score de 0 à 100 pour l’image entière, ainsi que pour chaque lésion jugée suspecte.
« En fonction de ce score, le radiologue va décider la prise en charge adaptée » pour la patiente, continue Ana Palacios, qui travaille également dans la recherche fondamentale contre le cancer.
Focus sur les lésions suspectes
L’outil est conçu pour cibler spécifiquement les lésions associées au cancer du sein : microcalcifications, masses, distorsions architecturales ou asymétries. « Lunit a été développée pour ça, elle ne se focalise pas sur les lésions bénignes », insiste Ana Palacios.
Les scores attribués s’appuient sur des seuils (dits « thresholds ») définis à partir d’« un équilibre entre sensibilité (peu de faux négatifs, ndlr) et spécificité (peu de faux positifs, ndlr) », avec une priorité donnée à la sensibilité.
Selon Ana Palacios, l’intérêt clinique de ces outils apparaît particulièrement dans l’analyse des seins denses, où les lésions peuvent être plus difficiles à détecter à l’œil nu.
Lunit, qui revendique une augmentation du taux de détection des cancers avec ses outils, met aussi en avant un gain de temps à la lecture, en particulier en tomosynthèse, ainsi qu’un impact sur la charge de travail des médecins.
Partenaire pas décideur
Sur la question sensible de la responsabilité médicale, Ana Palacios est catégorique : la décision finale reste celle du radiologue. « Lunit est un outil de soutien au diagnostic, il ne peut pas le poser lui-même », rappelle-t-elle, expliquant qu’il ne prend pas en compte l’ensemble des données cliniques du patient qui restent essentiels à l’interprétation.
En septembre 2025, la technologie Insight MMG de Lunit a remporté l’appel d’offres du marché imagerie de l’Union des Hôpitaux pour les Achats (UniHA) permettant d’accélérer son déploiement dans les établissements publics.
« Ce référencement permet aux hôpitaux d’accéder plus facilement au logiciel, avec des tarifs déjà négociés, sans devoir passer par un appel d’offres long et complexe », détaille Ana Palacios, rappelant que la technologie est déjà présente dans plusieurs établissements, notamment en Ile-de-France, à Marseille, Lille, Lyon, Toulon ou Saint-Etienne.
L’adoption de l’outil s’accompagne de formations dédiées, assurée par les équipes locales de la compagnie « en présentiel ou à distance ».
À plus long terme, Lunit ambitionne de couvrir l’ensemble du parcours de dépistage du cancer du sein, de l’analyse des images à l’évaluation du risque individuel.
« Nous développons un algorithme capable d’analyser le risque pour chaque patiente de développer un cancer du sein dans les cinq prochaines années », explique la médecin, pour qui cette dernière technologie rendra compte de l’aspect « complet » de l’écosystème Lunit.
