許多醫療保健組織只看到醫療保健系統的一小部分。很少數採取長期的整體分析去深入了解。大部分高成本的產生就是因為缺乏相互連結的訊息造成的。如何改善個人醫療保健做出高質量的預測意味著要考慮許多數據點。因此，醫療保健領域的數據非常適合圖結構。
現今醫療保健面臨的 10 大挑戰：
- 數據孤島 (Data silos)
- 高可變數據 (Highly variable data)
- 各式各樣的資料格式 (Diverse data formats)
- 學術名詞 (Terminology)
- 醫療組織間的信任 (Intercompany trust)
- 資料保護 (Data privacy)
- 複雜的規則 (Complex rules)
- 聊天機器人和搜尋 (Chatbots and search)
- 機器學習和可解釋性 (Machine learning and explainability)
- 擴充 (Scale)
圖技術可以幫我們解決那些問題？
醫療保健充滿許多棘手的問題，圖形資料庫可以很好的幫助解決醫療保健上述的棘手問題。
醫療保健資料連結的問題，還需要有對圖形和以下技術有深入了解的工程師：
- 自然語言處理(Natural Language Processing)
- 機器學習(Machine Learning)
- 語意搜尋和元資料(Search, semantics and metadata)
- 圖形遍歷演算法 (Graph traversal algorithms)
- 圖形視覺化 (Graph visualization)
- 分散式系統 (Distributed systems)
- 高可用性 (High availability)
- 資安 (Security)
- 統計資料和因果分析 (Statistics and causality)
現在醫療資訊變化越來越快，多元化的資料庫是趨勢潮流，當然不是只有圖形資料庫，而是結合其他資料庫，將所有資料融合至圖形資料庫(醫療保健知識圖譜)。Graph 做為基礎可將所有斷開的數據連結在一起，這也將降低醫療保健成本。
採用 Neo4j 建立患者旅程模型 (Patient 360 system or Patient Journey system)
首先，來一趟病患旅程吧！醫療創業更強調「同理心的過程」。
當人們想了解創業想法是否可行時，都會先在醫院裡進行一趟「病患旅程」(Patient Journey)，通常「醫生在想的事，病人無從得知。醫生忙碌時，病人卻可能正急著想要接受治療，反之亦然。換句話說，Patient Journey 就是去看醫生和病人分別是處於什麼情況，而你可能就會從中發現到問題需求，就會思考『喔，我現在知道病人到底在焦急什麼，那我們是否可以想出解決方案去取代、或減輕他們的負擔？』
患者旅程在醫學領域，可以把一個人的生命視為“患者旅程”，充滿了醫療事件，從出生開始，到死亡。 一個人一生中和醫療機構的所有互動都是沿著這條路走的，包括看醫生、住院、開處方、診斷和醫療程序。如果匯總了大量的患者旅程，就可以觀察疾病的趨勢和治療模式。例如，可以看到哪些狀況會產生服用藥物的副作用，或者在診斷出疾病後依照哪些醫療程序，以及這些程序的有效性。
Neo4j 在醫療保健系統的應用情境：
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主資料管理 (患者 360 系統 或患者旅程系統)
有助於將各個系統中的資料提取到患者的單一視圖中，或允許醫生查看整個患者旅程，甚至提出建議(如下範例)。這個圖形層級需使用權限控管來確保對的人使用正確的訊息。還可以為匿名分析和洞察奠定基礎，進一步改善醫院營運、效率等。
單一患者旅程圖 -
超個人化 – 患者旅程建議
使用圖形演算法改善患者治療結果，患者旅程的概念可以應用在醫院內部，甚至可以從內部資料中提取更廣大的醫療公共資料集等。
阿斯利康 (AstraZeneca) 使用圖形可視化和查詢語言改善患者治療效果。阿斯利康全球商業 IT 洞察和分析高級總監 Joe Roemer 深入探討利用圖形演算法的概念驗證，包含患者旅程的相似性以及醫生的連結性和影響。
單一病患以及他的疾病史，視覺化幫助假設的產生 -
身分管理
很好的例子說明醫療保健中的每個角色需要查看不同的訊息。詳見第 4 點：使用權限的子圖存取控制。有了權限的概念，可以控制好每個使用者的職責權限。首先辨別不同類型的使用者：
醫生- 能讀和寫大部分的圖形。
- 防止醫生讀取患者的地址。
- 確保醫生可以將診斷保存到資料庫中，但不要用新概念去擴展資料庫的結構。
櫃台人員- 能讀取和寫入所有患者資料，但無法查看症狀、疾病或診斷。
研究員- 除了患者的個人資訊外，能對所有資料進行統計分析，也因此無法讀取大部分患者的屬性。
- 建立兩個角色並進行比較來說明設置相同有效權限的兩種不同方式。
護理師- 護理師應能完成醫生和櫃檯人員的所有任務。
- 一開始簡單授予這兩個角色給護理師，但這並不如預期有效。 示範原因詳見 4.5： https://neo4j.com/docs/operations-manual/current/authentication-authorization/access-control/，而是建立一個專門的護理師角色。
初級護理師- 上述提到的資深護理師能夠像醫生一樣存取診斷，但是護理師不能對圖表進行更新。雖然可以從頭開始建立另一個角色，但透過將護理師角色與專門限制活動的新禁用診斷角色相結合，可以更容易實現。
IT 管理員- 此角色與內建管理員的角色非常相似，不同之處在於對患者的 SSN 訪問權限限制，以及防止管理員執行非常關鍵的診斷存取的操作，這是專業醫療人員特定操作。為此，可以透過複製內建管理員的角色並修改副本的權限來建立此角色。
使用者管理員- IT 管理員不需要像上述角色那樣強大。可以從頭開始建立一個新角色，只授予真正想要的特定管理功能。
分析 / 機器學習應用情境 – 如何改善患者的治療效果？提高效率的方法？風險評估？
機器學習已廣泛應用於資料探勘、電腦視覺、自然語言處理、生物特徵辨識、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA 序列定序、語音和手寫辨識、戰略遊戲和機器人等領域。
機器學習中，通常會採用很多變數，並將它們壓平放入特徵中——通常是在表格函數中，必須使用許多複雜的演算法來拆分扁平化。
朝著一個單一圖形的想法發展，對數據產生的假設進行編碼。透過這個想法，需要的演算法會更少，而且這些演算法會更容易理解。
GitHub 提供了來自 Neo4j 的 Connections: Graphs in Life Sciences & Healthcare 活動的 Graphs in Life Sciences 示範和範例程式碼。包含範例數據、示範期間所執行的查詢語言和演算法，以及使用 Bloom 的視覺化圖。