Neo4jの導入事例

「グラフデータベース」を新型コロナの接触追跡に活用　医療機関が挑戦

複数のデータの関連性を示すグラフ構造を持つ「グラフデータベース」は、新型コロナウイルス感染症の研究に役立つ可能性がある。ドイツの医療機関における事例を紹介する。

　世界中の研究者が新型コロナウイルス感染症（COVID-19）対策の発見に向けて研究を進めている。研究者のさまざまな挑戦の中には、異なるデータの関連性を基に洞察を引き出そうとする取り組みがある。データの関係性を表す「グラフ」を使うデータサイエンスの手法（以下、グラフデータサイエンス）はこの研究で重要な役割を果たしており、研究者はさまざまな研究に関する情報やCOVID-19関連のデータをグラフ化できる。そこで活用されているのが、グラフ構造を持つデータベースである「グラフデータベース」だ。

　Neo4jは、同社の同名グラフデータベース管理システムを使用するプロジェクト「Graph4Good」を立ち上げ、COVID-19に関する研究者を支援している。Neo4jは核となるグラフデータベースにグラフデータサイエンスのライブラリやデータ可視化ツール「Neo4j Bloom」、プレミアムサポートなどを組み合わせたツールだ。

　グラフデータサイエンスはNeo4jにとっての最も重要なレイヤーであり、機械学習アルゴリズムとデータサイエンスのアプローチを組み合わせて、データの関係性を予測・分析する。グラフデータサイエンスの機能は、ドイツ糖尿病研究センター（DZD：Deutsches Zentrum fuer Diabetesforschung）のデータ・ナレッジ管理責任者であるアレクサンダー・ジャラシュ氏にとって特に興味深いものだった。

　DZDは糖尿病を中心としたさまざまな疾患を研究している。「糖尿病患者は、新型コロナウイルス（SARS-CoV-2）の感染とCOVID-19による死亡のリスクが高い」とジャラシュ氏は述べる。DZDはNeo4jのグラフデータサイエンスライブラリをまず糖尿病研究に用い、現在はCOVID-19の研究にも活用している。

COVID-19の追跡にグラフデータベースを活用

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