2020年4月24日至26日，德国科学技术图书馆（Technische Informationsbibliothek，简称TIB）的科学数据管理小组（Scientific Data Management ，简称SDM）参加了泛欧黑客马拉松EUvsVirus，旨在将专家、投资者和民间组织联系起来，共同制定应对冠状病毒疫情的创新解决方案。全世界公民响应号召，共提交提案2160多件，提出37项挑战。SDM与来自希腊的国家科学研究中心“Demokritos”的软件和知识工程实验室（Software and Knowledge Engineering Laboratory，简称SKEL）合作，展示了“Knowledge4COVID-19”知识图谱。SDM和SKEL整合科学文献和生物医学数据库，有助于解释冠状病毒相关治疗的预期结果。该知识图谱遵循知识工程技术，包含约50000份冠状病毒相关的科学出版物，这些出版物与500多万个生物医学实体（如药物、医疗条件、药物副作用和药物之间的相互作用）相关。此外，机器学习方法可以预测用于治疗COVID-19的药物的潜在不良反应。这样的评估对于做出与新临床试验相关的安全性决定至关重要。
未来德国科学技术图书馆计划整合COVID-19相关临床数据，以帮助解释存活率、药物相互作用和毒性之间的相关性，将“Knowledge4COVID-19”知识图谱与开放研究知识图谱（Open Research Knowledge Graph ，简称ORKG）组合起来。
