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The importance of graph databases and graph learning for clinical applications

  • The increasing amount and complexity of clinical data require an appropriate way of storing and analyzing those data. Traditional approaches use a tabular structure (relational databases) for storing data and thereby complicate storing and retrieving interlinked data from the clinical domain. Graph databases provide a great solution for this by storing data in a graph as nodes (vertices) that are connected by edges (links). The underlying graph structure can be used for the subsequent data analysis (graph learning). Graph learning consists of two parts: graph representation learning and graph analytics. Graph representation learning aims to reduce high-dimensional input graphs to low-dimensional representations. Then, graph analytics uses the obtained representations for analytical tasks like visualization, classification, link prediction and clustering which can be used to solve domain-specific problems. In this survey, we review current state-of-the-art graph database managementThe increasing amount and complexity of clinical data require an appropriate way of storing and analyzing those data. Traditional approaches use a tabular structure (relational databases) for storing data and thereby complicate storing and retrieving interlinked data from the clinical domain. Graph databases provide a great solution for this by storing data in a graph as nodes (vertices) that are connected by edges (links). The underlying graph structure can be used for the subsequent data analysis (graph learning). Graph learning consists of two parts: graph representation learning and graph analytics. Graph representation learning aims to reduce high-dimensional input graphs to low-dimensional representations. Then, graph analytics uses the obtained representations for analytical tasks like visualization, classification, link prediction and clustering which can be used to solve domain-specific problems. In this survey, we review current state-of-the-art graph database management systems, graph learning algorithms and a variety of graph applications in the clinical domain. Furthermore, we provide a comprehensive use case for a clearer understanding of complex graph learning algorithms.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:D. Walke, D. Micheel, K. Schallert, Thilo MuthORCiD, D. Broneske, G. Saake, R. Heyer
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Database
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:VP Vizepräsident
VP Vizepräsident / VP.1 eScience
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Erste Seite:1
Letzte Seite:20
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:Graph databases; Graph learning; RDF; Review
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Chemie und Prozesstechnik
DOI:10.1093/database/baad045
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-580858
ISSN:1758-0463
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:17.08.2023
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:17.08.2023
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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