Reference number : 172-2025-2026-Q2-1034479, amendment number : , agreement type : C, recipient legal name : Altis Labs, Inc., recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Toronto|Toronto, recipient postal code : M5G 1L7, program name english : Industrial Research Assistance Program – Contributions to Firms, program name french : Programme d’aide à la recherche industrielle – Contributions aux entreprises, program purpose english : The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization, program purpose french : Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation, agreement title english : AI-based prognosis for breast cancer, agreement title french : Pronostic du cancer du sein basé sur l’IA, agreement number : 1034479, agreement value : 344000.0, agreement start date : 2025-09-01, agreement end date : 2027-03-08, description english : The use of automated prognostic imaging biomarkers in clinical practice may enhance (re-) staging and response assessment, as it could inform more personalized treatment selection and patient monitoring, which in turn could lead to improved patient outcomes. The purpose of this project is to develop automated, deep learning-based imaging biomarkers that predict outcomes of breast cancer patients with solid tumors based on various modalities of medical imaging. 
By enabling an artificial neural network to “learn” what visual features in thousands of imaging studies are associated with respective patients’ actual future outcomes, the resulting deep learning algorithm will be able to predict survival for a new patient’s imaging study., description french : L’utilisation de biomarqueurs d’imagerie pronostiques automatisés dans la pratique clinique peut améliorer la (re)stadification et l’évaluation de la réponse, car elle pourrait informer une sélection de traitement et un suivi des patients plus personnalisés, ce qui pourrait à son tour conduire à de meilleurs résultats pour les patients. L’objectif de ce projet est de développer des biomarqueurs d’imagerie automatisés, basés sur l’apprentissage profond, qui prédisent les résultats des patientes atteintes d’un cancer du sein avec des tumeurs solides sur la base de diverses modalités d’imagerie médicale.   En permettant à un réseau neuronal artificiel d’« apprendre » quelles caractéristiques visuelles dans des milliers d’études d’imagerie sont associées aux résultats futurs réels des patients respectifs, l’algorithme d’apprentissage profond résultant sera en mesure de prédire la survie pour l’étude d’imagerie d’un nouveau patient., expected results english : The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization, expected results french : Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation, additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada