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Novartis Leverages IoT for Enhanced Drug Discovery

 Novartis Leverages IoT for Enhanced Drug Discovery - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 计算机视觉软件
  • 应用基础设施与中间件 - 数据可视化
适用行业
  • 医疗保健和医院
  • 矿业
适用功能
  • 产品研发
用例
  • 临床图像分析
  • 交通监控
挑战

诺华面临着将其历史数据存储与这种新兴的表型数据相结合的挑战。他们还需要一种方法,将所有这些数据置于世界各地正在进行的医学研究的更大范围内。诺华团队希望将其数据与来自 NIH PubMed 的医学信息相结合。 PubMed 包含来自约 5,600 种科学期刊的约 2,500 万篇摘要。

诺华团队寻求一种方法,使研究人员能够在最新医学研究的背景下提出将所有这些数据之间的点联系起来的问题。

客户

诺华

关于客户

诺华是一家总部位于瑞士巴塞尔的全球医疗保健公司,提供解决方案以满足患者不断变化的需求。按市值和销售额计算,它是最大的制药公司之一。诺华生物医学研究所包括诺华的创新部门,在全球六个地点拥有 6,000 名研究人员。

解决方案

Novartis 使用 Neo4j 图形算法来遍历图形并识别将三类数据链接在一起的所需三角形节点模式。图形分析不仅在所需的三角形关系中找到相关节点,而且还采用团队设计的度量标准来衡量每个三角形中每个节点之间的相关强度。使用此功能,团队设计了查询以查找具有给定关联强度的所需节点模式链接的数据,然后根据此度量对三角形进行排序。

运营影响
  • The use of Neo4j has enabled Novartis to flexibly navigate all of their data sources, which has greatly benefited their research. The merging of data has created a giant graph that aids in understanding biology and how scientific knowledge can be used to develop the next generation of medicines. The Neo4j knowledge graph captures elements needed for an operational system of biological understanding that continues to grow with expanding medical science. Researchers can now see which compounds and genes are most closely associated with diseases, and drill down into the medical literature to examine the evidence for the association. The flexibility to navigate all of these data sources has proven to be extremely powerful.
数量效益
  • The knowledge graph currently has half a billion relationships.
  • The team expects to easily triple the number of relationships in the knowledge graph as data is added.
  • The data pipeline populates 15 kinds of nodes.

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