GraphRAG versnelt medicijnonderzoek met 87%

Sophie Jansen · 2026-07-09

Stel je voor: jarenlang werk in de farmaceutische industrie terugbrengen van maanden naar dagen. Dat is precies wat een recente AWS GraphRAG-implementatie heeft gedaan. Door voorheen gescheiden databases te verbinden in een doorzoekbare kennisgraaf, werd de onderzoeks- en ontwikkelingscyclus met maar liefst 87% verkort. Klinkt als sciencefiction, maar het is realiteit. ### De oude situatie: vastgelopen onderzoek Vroeger was het een nachtmerrie. Dataverzameling en -screening duurden meer dan zes maanden per ronde, met een schamele 5% slaagkans. Waarom? Omdat cruciale datasets – van klinische meetgegevens tot laboratoriumnotities – opgeslagen lagen in geïsoleerde systemen. Datawetenschappers zagen door de bomen het bos niet meer. En als een medewerker vertrok, nam die alle projectkennis mee. Het onderzoek stond dan stil. ### De oplossing: AWS GraphRAG AWS bouwde een brug tussen die systemen. Ze combineerden grafische databases met natuurlijke taalverwerking (NLP). Het resultaat? Een GraphRAG-framework dat Amazon Neptune Analytics en Bedrock gebruikt om losse data om te toveren in een samenhangend netwerk. Gebruikers stellen simpele vragen in gewone taal en krijgen antwoorden die direct gekoppeld zijn aan betrouwbare bronnen. ### De uitdaging: data normaliseren Het samenvoegen van propriëtaire datasets met openbare bronnen zoals PubMed is geen walk in the park. Het brengt flinke normalisatie-uitdagingen met zich mee. Zonder strikt schema-beheer loop je het risico op foutieve relaties en hallucinaties. Het is dus essentieel om de boel strak te houden. ### Hoe de kennisgraaf wordt opgebouwd Bedrijven kunnen hun eigen kennisgrafen inpluggen. Het systeem haalt rommelige bestanden uit openbare databases en mengt ze met interne gegevens. Tools zoals Amazon Comprehend Medical scannen de tekst en extraheren standaard medische codes. Amazon Bedrock met Anthropic's Claude 4.5 Sonnet vat de documenten samen en bepaalt de relevantie. AWS Lambda-functies en Amazon S3 laden de verwerkte elementen vervolgens in Amazon Neptune Analytics. De kennisgraaf structureert alles in knooppunten: entiteiten zoals klassen, auteurs, tijdschriften en tekstfragmenten. De verbindingen daartussen vormen hiërarchische relaties. Dit biedt de solide basis voor nauwkeurige informatieopvraging. ### Kosten en middelen Deze opstelling vraagt om specifieke cloudresources. Een standaard Amazon Neptune Analytics-graaf met 16 geheugeneenheden kost €0,44 per uur. Ontwikkelomgevingen, zoals Amazon SageMaker Jupyter-notebooks op t3.medium-instanties, komen er nog bovenop. Verder moet je rekening houden met variabele tokenkosten van Amazon Bedrock tijdens het verwerken van queries. ### De executielaag: GraphRAG in actie De GraphRAG-toolkit fungeert als schakel tussen de gebruiker en de database. Een Knowledge Graph Linker verwerkt vragen, extraheert entiteiten met fuzzy string-indexing en koppelt ze aan bestaande knooppunten. Het systeem genereert plausibele relaties en stelt via Bedrock een antwoord op. ### Nauwkeurigheid en matching De precisie hangt af van de entiteitsmatching. Een EntityLinker-component stemt natuurlijke taal uit prompts af op het dataschema. Dit fuzzy matching-proces is bepalend voor de kwaliteit van de resultaten. Hoe beter de match, hoe betrouwbaarder het antwoord. ### Conclusie GraphRAG is geen hype, maar een gamechanger voor de farmaceutische sector. Het versnelt onderzoek, vermindert kosten en maakt slimmere beslissingen mogelijk. Voor bedrijven die worstelen met datasilo's, is dit de sleutel tot vooruitgang.