GraphRAG versnelt medicijnonderzoek met 87%

Sophie Jansen · 2026-07-09

Een recente implementatie van AWS GraphRAG heeft de onderzoeks- en ontwikkelingscycli in de farmaceutische industrie met maar liefst 87 procent verkort. Hoe? Door voorheen gescheiden databases te integreren in een enkele, doorzoekbare kennisgraaf. ### Waarom dit een gamechanger is Vroeger duurde het verzamelen en screenen van data meer dan zes maanden per ronde. De kans op succes? Slechts vijf procent. Belangrijke datasets – van klinische meetgegevens tot interne laboratoriumnotities – zaten opgesloten in verschillende systemen. Dat maakte het voor data scientists bijna onmogelijk om verbanden te zien die er wel waren. En als een medewerker vertrok, nam die alle context mee. Onderzoek lag dan stil. AWS bedacht een oplossing om die systemen te verbinden. Ze combineerden grafdatabases met natuurlijke-taalverwerking (NLP). ### Hoe de GraphRAG-architectuur werkt De setup draait om een GraphRAG-framework. Het gebruikt Amazon Neptune Analytics en Amazon Bedrock om losse data om te toveren tot een doorzoekbaar netwerk. Gebruikers stellen gewoon vragen in natuurlijke taal, en het systeem geeft antwoorden die gekoppeld zijn aan gevalideerde literatuur en interne datasets. Maar let op: het samenbrengen van eigen datasets met openbare, ongestructureerde bronnen brengt uitdagingen met zich mee. Denk aan datanormalisatie en strikte schemabeheer om foute relaties en hallucinaties te voorkomen. ### Kennisgraaf opbouwen Bedrijven kunnen hun eigen kennisgraven aansluiten. Het systeem haalt rommelige bestanden uit openbare databases zoals PubMed en mengt ze met interne bedrijfsgegevens. Tools als Amazon Comprehend Medical scannen tekst om medische codes te extraheren. Amazon Bedrock, met Anthropic's Claude 4.5 Sonnet, vat documenten samen en bepaalt relevantie. AWS Lambda-functies en Amazon S3 laden de verwerkte elementen in Amazon Neptune Analytics. De kennisgraaf structureert data in knooppunten: entiteiten zoals auteur, tijdschrift en tekstfragmenten. De verbindingen daartussen geven relaties aan, zoals hiërarchische classificaties. Dit zorgt voor een betrouwbare basis voor het ophalen van informatie. ### Kostprijs en resources 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 bij. Ook de tokenkosten voor Amazon Bedrock Claude 4.5 Sonnet tijdens query's moet je meerekenen. > "De GraphRAG-toolkit fungeert als de uitvoeringslaag tussen de gebruiker en de database." ### Hoe queries worden verwerkt De GraphRAG-toolkit koppelt gebruikersvragen aan de database. Een Knowledge Graph Linker verwerkt vragen in natuurlijke taal, haalt entiteiten eruit met fuzzy string-indexing en koppelt ze aan knooppunten. Het systeem doorloopt het netwerk om relaties te vinden en genereert een antwoord via Bedrock. De nauwkeurigheid hangt af van de entiteitskoppeling. Een EntityLinker zorgt dat termen uit vragen matchen met het schema. Dit fuzzy-proces is cruciaal – als het misgaat, krijg je foute antwoorden. ### Praktische tips voor implementatie - **Begin klein:** test met een subset van je data voordat je alles migreert. - **Schema governance:** stel duidelijke regels voor hoe data wordt gestructureerd. - **Monitor kosten:** houd tokenverbruik in de gaten, vooral bij complexe queries. - **Train je team:** zorg dat data scientists weten hoe ze natuurlijke taal kunnen inzetten. Met deze aanpak kun je onderzoek versnellen zonder in te boeten aan kwaliteit. Het is een kwestie van de juiste architectuur en een beetje geduld.