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Nos Países Baixos, o Centro Médico da Universidade de Leiden (LUMC), o centro Médico da Universidade Erasmus de Rotterdam (Erasmus MC) e a Universidade Tecnológica de Delft estão trabalhando em técnicas de análise de imagens médicas e outros dados. Conjuntos de dados de imagens em grande escala que contém os scaners cerebrais dos participantes em estudos de longo prazo ajudam a diagnosticar, e inclusive prever, o início de uma enfermidade. O método é conhecido como “Imagem de população”. A precisão de uma previsão depende da quantidade de dados disponíveis: quanto mais dados, melhor ela será. Neste sentido, a colaboração através da e-infraestrutura avançada proporcionada pela SURFnet é crucial.

Uma publicação desenvolvida por Marjolein van Trigt, Jan Bot e Nanda Bazuin, publicada por SURF nos Países Baixos, revela a grande importância do intercâmbio de dados no estudo do cérebro para diagnosticar e prever a aparição de uma enfermidade.

A publicação afirma o seguinte:

“Em saúde, mais e mais tratamentos estão se baseando em dados de um único estudo de população. Quanto maior for a população, mais dados estarão disponíveis e com maior eficácia os especialistas poderão determinar que tipo de tratamento tem as maiores possibilidades de êxito. Ainda que as oportunidades oferecidas pelas grandes bases de dados sejam animadoras, a ampliação de um estudo da população significa que os institutos de pesquisa requerem acesso às bases dos outros. As redes de centros médicos estão bem asseguradas com o fim de garantir a privacidade dos pacientes, e o intercâmbios de conjuntos de dados só é possível se as instituições têm uma conexão segura e rápida.”

“Apesar de que há fundos disponíveis para ampliar o estudo da população, os hospitais estão encontrando obstáculos práticos. Os Centros Médicos da Universidade de Leiden e da Universidade Erasmus de Rotterdam, e a Universidade Tecnológica de Delft decidiram estabelecer um sistema de testes para demonstrar que realmente é possível centralizar a análise dos dados armazenados localmente em diversos sites. O projeto se centrou em três aspectos fundamentais: velocidade, tempo de resposta e segurança. As instituições se conectaram através de light paths de SURF, que foram utilizados para transmitir os dados de imagens (ressonância magnética y tomografia computarizada) de forma remota a partir dos hospitais em vários lugares para sua visualização e análise. Os light paths formaram uma infraestrutura segura e fiável, permitindo a transmissão simultânea de grandes quantidades de dados através de uma conexão segura”.

É possível fazer o download da publicação completa em:
https://www.surf.nl/binaries/content/assets/surf/en/knowledgebase/2014/best_practice_support4research_lumc_en.pdf

SURF é a organização das TIC de colaboração para a educação superior holandesa e para a pesquisa; oferece aos estudantes, professores e cientistas dos Países Baixos o acesso aos melhores serviços de Internet e das TIC, por meio de sua conexão a sua rede avançada: SURFnet.