Philips en SURFsara introduceren Big Data cloud diensten

Philips en SURFsara, een dochteronderneming van SURF en de grootste aanbieder van supercomputerdiensten en ICT-infrastructuur voor de Nederlandse onderwijs- en onderzoekssector, zijn een samenwerkingsverband aangegaan. De bedrijven koppelen het HealthSuite cloud platform van Philips aan de nationale ICT-infrastructuur voor onderzoek van SURF. Doel is het opzetten van een veilige cloud gebaseerde onderzoeksomgeving met geavanceerde analysemogelijkheden waar zorginstituten samen kunnen werken aan studies met Big Data.

De geïntegreerde diensten zullen specifieke ondersteuning bieden voor onderzoek op het gebied van gepersonaliseerde behandelingen en population health management. Dit onderzoek is bijvoorbeeld gericht op de ontwikkeling van nieuwe gerichte therapieën voor darm-, prostaat- of borstkanker. Hiervoor moet een allesomvattend beeld van de gezondheid van een patiënt worden verkregen. Daarvoor moeten enorme hoeveelheden gegevens worden samengevoegd die lange periodes bestrijken en die afkomstig zijn van medische scanners, weefselbiopsieën, uitslagen van laboratoriumonderzoek en genoomonderzoek. Bij populatieonderzoek moeten zeer grote verzamelingen gegevens over de gezondheid van grote groepen mensen worden samengevoegd. Deze gegevensverzamelingen worden vervolgens geanalyseerd om zelfs de kleinste correlaties en patronen te ontdekken die uiteindelijk zouden kunnen leiden tot betere behandelingen.

Eilanden van data samenvoegen

“Ziekenhuizen hebben weliswaar al toegang tot enorme hoeveelheden gegevens vanuit meerdere bronnen en vakgebieden waar veel nieuwe klinische inzichten uit voortkomen,” aldus Jeroen Tas, CEO van het Philips Connected Care & Health Informatics. “Het samenvoegen, normaliseren en analyseren van bestaande ‘eilanden’ van data levert een grote meerwaarde op. Onze gezamenlijke diensten zijn gericht op het integreren van gegevens op alle klininische niveaus en het verbinden van zorginstellingen, klinische expertise en onderzoeksprogramma’s op een veilige wijze die aan alle eisen voldoet. We willen een met elkaar verbonden digitale onderzoeksomgeving bieden waarin de betrokken partijen kunnen samenwerken aan de volgende generatie innovatieve producten en oplossingen op het gebied van zorgverlening.”

Ondertekening van de samenwerking door Jeroen Tas, CEO van het Philips Connected Care & Health Informatics, en Anwar Osseyran, directeur van SURFsara, lid van het SURF-bestuur en hoogleraar Business Analytics en Computer Science aan de Universiteit van Amsterdam

Een gebruiksvriendelijke online portal geeft wetenschappers en klinisch onderzoekers beveiligde en snelle toegang tot Big Data, supercomputervoorzieningen, gecombineerde analyse-tools van zowel Philips als SURFsara, IT-oplossingen en zogenoemde machine learningtechnologie. Het doel van de gecombineerde diensten is om wetenschappers en onderzoekers in staat te stellen bijzonder grote data sets die beschikbaar zijn bij diverse universitaire medische instellingen of die voortkomen uit verschillende onderzoeksprogramma’s makkelijk te kunnen verplaatsen, delen, samenvoegen, hergebruiken en te analyseren.

Samenwerking tussen bedrijfsleven en onderzoek

“SURF ondersteunt het nationale life sciences onderzoek en heeft als missie om de samenwerking tussen bedrijfsleven en onderzoek te bevorderen,” zegt Anwar Osseyran, directeur van SURFsara, lid van het SURF-bestuur en hoogleraar Business Analytics en Computer Science aan de Universiteit van Amsterdam. “Met deze samenwerking worden de cloud diensten van Philips verder versterkt en kunnen we gegevens breed beschikbaar maken voor onderzoek in Nederland en daarbuiten.”

De geïntegreerde nieuwe onderzoeksomgeving is in eerste instantie bedoeld om universitaire medische instellingen en onderzoeksprogramma’s te faciliteren. Later zal dit worden uitgebreid om ondersteuning te bieden aan medische centra en biowetenschappers bij het analyseren van zeer grote hoeveelheden gegevens afkomstig uit vakgebieden als genomica, digitale pathologie en medische beeldvorming. De Big Data-onderzoeksdiensten zullen tevens beschikbaar worden gesteld voor gezamenlijke onderzoeksprojecten binnen en buiten Europa, zoals past bij de internationale aard van modern medisch onderzoek.

Hoeveelheid klinische data groeit

De totale hoeveelheid opgeslagen klinische data groeit met circa 40% per jaar als gevolg van snelle vooruitgang op het gebied van diagnostische medische beeldvorming en patiëntbewaking, de behandeling van chronische ziektes en het toenemende gebruik van kleine draagbare sensoren voor medische toepassingen. Met behulp van deze apparaten kunnen patiënten zelf nauwkeurige metingen verrichten, en er ontstaan nieuwe mogelijkheden voor de verzameling en registratie van hoogwaardige gegevens. In de toekomst wordt een nog grotere toename van de datavolumes verwacht naarmate er meer gegevens vanuit de digitale pathologie en pathologie beschikbaar komen en geanalyseerd worden.

Meer over
Lees ook
Unilever optimaliseert logistieke processen met SAP S/4HANA EWM

Unilever optimaliseert logistieke processen met SAP S/4HANA EWM

Bedrijven zijn altijd op zoek naar nog meer efficiency en duurzaamheid van hun logistieke processen. Bijvoorbeeld door vanaf de fabriek direct te leveren aan de klant. Het Warehouse Management Systeem moet die ‘direct delivery’ ondersteunen. Unilever Home Care koos voor zijn fabriek in het Hongaarse Nyirbator voor SAP S/4HANA EWM 2020 met SAP Cons1

Hexaware introduceert Amaze voor modernisering op de AWS-marktplaats

Hexaware introduceert Amaze voor modernisering op de AWS-marktplaats

Hexaware Technologies heeft de beschikbaarheid aangekondigd van ‘Amaze for Modernization in AWS Marketplace’. Dat is een digitale catalogus met duizenden softwareoverzichten van onafhankelijke leveranciers, om gemakkelijk software te vinden, te testen en te implementeren op Amazon Web Services (AWS). Hexaware’s nieuwe oplossing stelt organisaties1

Altair RapidMiner 2023 uitgebreid met nieuwe generatieve AI

Altair RapidMiner 2023 uitgebreid met nieuwe generatieve AI

Het Altair RapidMiner platform voor data-analyses en AI is uitgebreid met nieuwe generatie functies voor generatieve AI-toepassingen. Met als doel de integratie van large language models (LLM's) in bedrijfsapplicaties zowel te vereenvoudigen als te versnellen.