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En los Países Bajos, el Centro Médico de la Universidad de Leiden (LUMC), el centro Médico de la Universidad Erasmus de Rotterdam (Erasmus MC) y la Universidad Tecnológica de Delft, están trabajando en técnicas de análisis de imágenes médicas y otros datos. Conjuntos de datos de imágenes a gran escala que contienen los escáneres cerebrales de los participantes en estudios a largo plazo ayudan a diagnosticar -e incluso predecir- el inicio de una enfermedad (método conocido como “imagen de población”). La precisión de una predicción depende de la cantidad de datos disponibles: cuantos más datos, mejor será la predicción. En este sentido, la colaboración a través de la e-Infraestructura avanzada proporcionada por SURF es crucial.

Una publicación desarrollada por Marjolein van Trigt, Jan Bot y Nanda Bazuin y publicado por SURF en los Países Bajos, revela la gran importancia del intercambio de datos en el estudio del cerebro para diagnosticar y predecir la aparición de una enfermedad.

La publicación señala lo siguiente:

“En salud, más y más tratamientos se están basando en datos de un único estudio de población. Mientras más grande sea la población, más datos estarán disponibles y con mayor eficacia podrán los especialistas determinar qué tratamiento tiene las mayores posibilidades de éxito. Aunque las oportunidades ofrecidas por las grandes bases de datos son prometedoras, la ampliación de un estudio de la población significa que los institutos de investigación requieren acceso a las bases de datos de los otros. Las redes de centros médicos están bien aseguradas con el fin de garantizar la privacidad de los pacientes, y el intercambio de conjuntos de datos sólo es posible si las instituciones tienen una conexión segura y rápida”.

“A pesar de que hay fondos disponibles para ampliar el estudio de la población, los hospitales están encontrando obstáculos prácticos el Centro Médico de la Universidad de Leiden (LUMC), el centro Médico de la Universidad Erasmus de Rotterdam (Erasmus MC) y la Universidad Tecnológica de Delft decidieron establecer un sistema de prueba para demostrar que realmente es posible centralizar el análisis de los datos almacenados localmente en diversos sitios. El proyecto se centró en tres aspectos fundamentales: velocidad, tiempo de respuesta y seguridad. Las instituciones se conectaron a través de light paths de SURF, que fueron utilizados para transmitir los datos de imágenes (resonancia magnética y tomografía computarizada) de forma remota desde hospitales en varios lugares para su visualización y análisis. Los light paths formaron una infraestructura segura y fiable, permitiendo la transmisión simultánea de grandes cantidades de datos a través de una conexión segura”.

Puede descargar la publicación completa aquí: 
https://www.surf.nl/binaries/content/assets/surf/en/knowledgebase/2014/best_practice_support4research_lumc_en.pdf

SURF es la organización de las TIC de colaboración para la educación superior holandesa y la investigación; que ofrece a los estudiantes, profesores y científicos en el acceso Países Bajos a los mejores posibles servicios de Internet y de las TIC a través de su conexión a su red avanzada: SURFnet.