医学データ分析における「リレーショナルデータベース」の限界とは：小児がん研究と「グラフデータベース」の可能性【後編】

デンマーク工科大学は、小児急性リンパ性白血病の研究データ処理にTigerGraphのグラフデータベース製品群を採用した。その理由は。従来のリレーショナルデータベースにはどのような「限界」があるのか。

[Eric Avidon，TechTarget]

　小児急性リンパ性白血病の診断率と治療率を向上させるための研究に、グラフデータベースを活用しているデンマーク工科大学（Technical University of Denmark）。前編「デンマーク工科大学が小児がん研究に『グラフデータベース』を活用する理由」に続く後編は、同校におけるグラフデータベースの具体的な役割を解説する。

　デンマーク工科大学のDepartment of Health Technology博士課程に在籍するイェスパー・ヴァング氏の研究チームが目指しているのは、小児がんの原因究明だ。「プロジェクト前進の鍵となるのは、私たちが持つ全ての知識を統合し、モデル化することだ」とヴァング氏は話す。この知識の統合とモデル化には、グラフデータベースが中心的な役割を果たしている。

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リレーショナルデータベースの限界、グラフデータベースの可能性