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Acceptabilité de l'intelligence artificielle en santé: éléments empiriques issus des hôpitaux oncologiques français // acceptability of artificial intelligence in healthcare: evidence from french oncology hospitals

Montpellier
Université de Montpellier
Publiée le Il y a 15 h
Description de l'offre

Topic description

Ce projet de thèse étudie l'acceptabilité des technologies d'intelligence artificielle (IA) par les patients et les professionnels de santé dans les hôpitaux oncologiques français, en s'appuyant sur le réseau Unicancer. Il combine une analyse qualitative par études de cas de dispositifs médicaux intégrant l'IA et une analyse quantitative fondée sur des enquêtes à grande échelle.

Ce projet porte sur le réseau Unicancer, qui regroupe des centres anticancéreux français de référence, à la pointe des avancées technologiques en matière de soins oncologiques. Les hôpitaux Unicancer sont des établissements de santé privés à but non lucratif exclusivement dédiés au traitement du cancer, à la recherche et à l'enseignement. Répartis sur l'ensemble du territoire français, ils jouent un rôle central dans le maintien du haut niveau de qualité des soins oncologiques en France. Plusieurs innovations développées au sein du réseau Unicancer ont ensuite été diffusées plus largement dans l'ensemble du système de santé français, telles que le développement de plateformes de médecine personnalisée en oncologie et l'intégration précoce de technologies de pointe en radiothérapie et en imagerie médicale.

La recherche est structurée autour de deux axes complémentaires. Le premier développe des études de cas portant sur des dispositifs médicaux intégrant de l'IA déployés dans des hôpitaux oncologiques, afin de mieux comprendre comment les caractéristiques technologiques influencent leur utilisation et leur intégration dans la pratique clinique. Le second analyse les déterminants de l'acceptabilité de l'IA à partir de données d'enquête à grande échelle recueillies auprès de patients et de professionnels de santé. Ensemble, ces approches visent à fournir de nouvelles preuves empiriques sur les facteurs influençant l'adoption de l'IA en santé et à éclairer les politiques publiques favorisant une intégration responsable de ces technologies en milieu hospitalier.

L'objectif est d'identifier les facteurs qui influencent la confiance, l'utilité perçue et les réticences vis-à-vis de ces technologies. Le projet vise ainsi à mieux comprendre les conditions d'adoption de l'IA en santé et à éclairer les stratégies d'intégration de ces innovations en milieu hospitalier.
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This PhD project examines the acceptability of artificial intelligence (AI) technologies among patients and healthcare professionals in French oncology hospitals, focusing on the Unicancer network. It combines a qualitative analysis based on case studies of AI-powered medical devices with a quantitative analysis relying on large-scale survey data. T
he objective is to identify the factors that influence trust, perceived usefulness, and concerns related to these technologies.

The project focuses on the Unicancer network of French comprehensive cancer centres, which operates at the technological frontier of oncology care. Unicancer hospitals are private non-profit health establishments exclusively devoted to cancer treatment, research, and teaching. They are distributed across the French territory and play a central role in maintaining France's high standards in oncology care. Several innovations developed within the Unicancer network have subsequently been disseminated more widely across the French healthcare system, such as the development of personalized medicine platforms in oncology and the early integration of advanced technologies in radiotherapy and medical imaging.

The research is structured around two complementary axes. The first develops case studies of selected AI-powered medical technologies implemented in oncology hospitals to better understand how technological characteristics shape their use and integration in clinical practice. The second studies the determinants of AI acceptability using large-scale survey data collected from patients and healthcare professionals. Together, these approaches aim to provide new empirical evidence on the factors influencing the adoption of AI in healthcare and to inform policies supporting the responsible integration of AI technologies in hospital settings.

An important characteristic of Unicancer hospitals is their strong commitment to technological innovation. These institutions operate at the technological frontier in areas such as radiotherapy, medical imaging, and data-driven oncology, and they are among the first healthcare providers in France to adopt advanced digital and AI-based medical technologies. This makes the Unicancer network a particularly relevant environment for studying how AI tools are perceived and accepted in clinical settings.

The thesis ultimately aims to better understand the conditions under which AI is adopted in healthcare and to inform strategies for the integration of these innovations in hospital settings
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Début de la thèse : 01/10/

Funding category

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

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