Quand la Belgique a été touchée par la première vague de Covid-19 début 2020, la Commission communautaire commune (CoCom) a été chargée de la détection et du suivi des foyers d'infection pour Bruxelles et sa région. Assez vite, l'équipe de médecine préventive s'est retrouvée submergée par la quantité de données à traiter. Pour faciliter leurs missions, les analyses de la CoCom ont choisi de s'appuyer sur la base de données en graphes Neo4j, en vue de visualiser plus facilement les liens existants entre les différentes données disponibles.

La CoCom a alors mis en place une base de données sur la plateforme Neo4j Enterprise Edition. Les résultats transmis par tous les laboratoires de la région sont regroupés dans celle-ci, ainsi que les données fournies par les personnes positives au Covid-19, comme le lieu de travail, les liens familiaux et les déplacements effectués. La base de données permet ensuite de croiser l'ensemble des informations afin d'analyser de façon plus fine les foyers infectieux. « Comme toutes les informations sont déjà liées et que nous les avons à portée de main, cela réduit considérablement le travail des analystes de données. Avant, je devais passer une dizaine de minutes par cluster, et maintenant c'est environ une minute », explique Ilona Hendrix, analyste à la CoCom. « Les graphes nous ont permis de comprendre plus facilement les liens entre les différentes personnes, et en fin de compte comment se forme un cluster. » Lors des premières vagues, la CoCom a pu ainsi envoyer plus rapidement des équipes médicales sur le terrain afin d'enquêter et de remonter les chaînes de contact et de contaminations potentielles.