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英国癌症研究中心药物发现流程挖掘

数据库 2018-05-22 v1 机器学习

摘要

背景。英国癌症研究中心(CRUK)的药物发现单元(DDU)在药物发现过程中使用 Dotmatics 软件存储和分析科学数据。尽管这些数据包含事件日志、时间戳、活动和用户信息,但大多闲置在数据库中,未充分发挥其潜在价值。目的。本论文旨在从药物发现过程中记录的事件日志数据中提取知识,以捕捉 CRUK 的 DDU 在实际执行中的运营业务流程。它提供了绘制药物发现流程挖掘全景模型的方法与评估。从而通过使 DDU 在审查其资源与工作分配时最大化效率,患者将更快受益于更多新疗法。结论。组织的管理可从流程挖掘方法中获益。Disco 非常适合用于管理目的的非专家。ProM 非常适合用于研究目的的专家。然而,流程挖掘并非一劳永逸,而是一种常规的运营管理过程。事实上,需要更多地从目标组织行为和组织业务流程的角度理解事件日志。研究人员必须意识到,事件日志数据是流程挖掘中最重要且优先的元素。

关键词

引用

@article{arxiv.1805.08169,
  title  = {Cancer Research UK Drug Discovery Process Mining},
  author = {Haochao Huang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1805.08169},
  year   = {2018}
}

备注

113 pages, 84 figures/tables