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ブロックチェーンが偽造医薬品との戦いにどのように役立つか

製薬会社は、サプライチェーン全体で自社製品を追跡するのに何年も苦労しており、偽造医薬品を市場に導入することを可能にしています。

この問題に対処するには、薬物を追跡および追跡するための新しいシステムが必要です。研究者は、ブロックチェーンは薬物の追跡に成功し、偽物の循環を防ぐのに役立つため、このようなシステムの技術的基盤を提供する可能性があると考えています。

ブロックチェーンがどのように解決策になるかを説明する前に、問題の原因を調べる必要があります。

偽造医薬品

偽造医薬品は、世界保健機関(WHO)によって、「不正に製造され、ラベルが誤っており、品質が低く、ソースの詳細やアイデンティティが隠されており、定義された基準に準拠していない医薬品」と定義されています。

これらの薬には本物の成分が含まれている場合がありますが、製造レベルでは有毒な成分も含まれている場合があります。これらの薬を摂取すると、深刻な健康問題を引き起こす可能性があります。

偽造医薬品の製造業者は、評判の良い企業のロゴを使用して、自社製品を市場に投入できるようにすることがあります。これは世界的な問題ですが、開発途上国はこの問題の影響を不均衡に受けています。

偽造医薬品は非常に複雑なネットワーク全体に配布されているため、検出と削除が困難です。偽造医薬品の流通を防ぐためには、あらゆる段階でドラッグデリバリーを追跡・追跡できるシステムが必要です。ブロックチェーンは、複雑なサプライチェーンを処理し、あらゆる段階で製品を追跡できる最新のイノベーションです。

ブロックチェーンアプリケーション

ブロックチェーンは、ビットコインのトランザクションログを保存するように設計されています。いくつかのブロックに配置されたトランザクションログであるデータレコードを保存するための豊富な元帳ソフトウェアを提供します。ブロックチェーンシステムは、時間、日付、価格、および各トランザクションに関与する参加者に関連するデータを収集します。

情報の1つのブロックが変更されると、それに応じてすべての部分が更新され、すべてのトランザクションの最新情報が提供されます。

ブロックチェーンは、医薬品のサプライチェーンに適用されると、ネットワーク内のすべての人がトランザクション情報を表示および検証できる電子元帳を提供します。

安全な医薬品サプライチェーン管理システムを作成するために、Hyperledgerファブリックでのブロックチェーンの使用が提案されました。この元帳ソフトウェアは、ドラッグデリバリープロセスのすべての部分を監視および追跡することができます。 Hyperledgerファブリックは、現在の値のセットを維持するために複数の世界状態データベースを構成できます。また、製薬業界に適用すると、世界のどこにいても医薬品を正確に追跡できます。

DSCMRシステム

研究者は、偽造医薬品と戦うために、ブロックチェーンおよび機械学習ベースの医薬品サプライチェーン管理および推奨システム(DSCMR)を提案しました。まず、このシステムの2つの補完的なコンポーネントである医薬品供給管理システムと推奨システムを区別する必要があります。

薬剤管理システムでは、ユーザーはすべてのステップで薬剤を追跡し、注文を行い、注文を更新するなどのことができます。

レコメンデーションシステムは、NgramおよびLightGBMの機械学習ベースのモジュールを使用して、製薬会社の顧客に最適な医薬品を推奨するように機能します。

薬物管理システム

医薬品サプライチェーン管理システムにより、ユーザーは医薬品情報の確認、注文の追跡と追跡、記録の更新など、さまざまなトランザクションを実行できます。

システムのユーザーには、患者、医師、製造業者、流通業者、薬局、病院などが含まれます。さまざまなユーザーに関連するデータは、ブロックチェーンシステム内に保存されます。

各ユーザーには、トランザクションを実行してブロックチェーンネットワークと通信できるWebアプリケーションが提供され、各ユーザーはドラッグデリバリーのステータスを追跡できます。さらに、すべてのユーザーは、薬物の完全な詳細を確認するための許可を得る必要があります。クライアントアプリケーションを使用してログインし、それぞれのトランザクションを実行します。これは、医薬品のサプライチェーンに沿ったセキュリティのレベルを高めるために機能します。

トランザクション提案を送信するには、ユーザーは自分の資格情報を使用してリクエストを送信する必要があります。リクエストは、有効な場合、システム内のピアノードに送信され、レビューおよび承認されます。これらのピアノードは、提案を調べ、それが有効でスマートコントラクトの基準を満たしているかどうかを承認するために機能します。また、トランザクションの結果を検証し、元帳に記録するためにも機能します。これが完了すると、元帳はすべてのデータを更新して、全員が表示できるようにします。

提案された手順はここで見ることができます。

薬物推奨システム

自然言語処理と機械学習技術の両方で作成された医薬品推奨システムは、NgramおよびLightGBM機械学習ベースのモジュールを使用して、製薬会社の顧客に最適な医薬品を推奨するように機能します。

薬物使用者のレビューに基づく公開薬物レビューデータセットを使用して、このシステムのモデルをトレーニングし、製薬業界で最も効果的で最良の薬物を予測しました。レビューデータには、前述のクライアントアプリケーションで受け取った顧客からの副作用、利点、およびコメントに関する情報が含まれています。

レコメンデーションシステムは、新しいレビューを認識し、それに応じてレコメンデーション結果を更新することにより、N-gramモデルを介して自身をトレーニングすることもできます。これをこの図に示します。

スマートコントラクトの使用は、特定のトランザクションに関与する個人の数を制限するためにも実装されています。スマートコントラクトは、関係者に、サードパーティのエージェントやブローカーを使用せずに、情報、資産、さらにはお金を交換する方法を提供することを目的としています。これは通常、仲介者を使用せずに行われた合意を強制するコンピューターコードの行です。提案されたネットワークでは、JavaとNode.JSを使用してスマートコントラクトを作成しました。これらのスマートコントラクトは、ブロックチェーンネットワークの分散型台帳に保存され、改ざんや削除の可能性から保護されます。

実験結果

提案された機械学習ベースの薬物推奨および管理(DSCMR)システムのテストから、いくつかの結論が出ました。

薬剤管理システムでは、前述のクライアントアプリケーションがブロックチェーンシステムと効果的に通信できます。各ユーザーのIDがピアノードによって検証されると、ユーザーはトランザクションを開始できるようになります。この図に示すように、メーカーはブロックチェーンネットワークで医薬品の詳細を追加、更新、または削除できます。医師、病院、薬局などの他の参加者は、これらの記録を表示し、ここに示すように、必要に応じて医薬品情報を変更および更新できます。

RESTサーバーコンポーザーは、クライアントアプリケーションとブロックチェーンネットワーク間の通信を支援します。トランザクションを検証する要求はすべてサーバーを介して送信され、ブロックチェーンネットワークに保存されます。 (このプロセスはここに示されています。)

薬物推奨システムについては、にきび、高血圧、不安、アルコール依存の4つの条件がテストされました。このシステムは、クライアントアプリケーションを使用して、安全で透過的な方法で顧客に最適な薬を正確に提案するように機能しました。患者はまた、薬物源を追跡して、それが本物か偽物かを判断することができます。

全体として、このシステムは、麻薬の偽造と戦う上で4つの主な利点を提供します。まず、DSCMRシステムは、システムの顧客に一流で最高の薬を首尾よく推奨することができます。次に、患者はクライアントアプリケーションを介してシステムに直接アクセスでき、医師などの製薬会社の顧客は自分の資格情報を使用してシステムにアクセスできます。第三に、DSCMRシステムは、顧客に安全で透過的なエクスペリエンスを提供できます。

最後に、DSCMRシステムを介して、患者はバーコードをスキャンすることで自分の薬の出所を確認できます。バーコードには、システムが薬の出所全体を提供します。

医師、薬剤師、病院、製造業者のいずれであっても、チェーンに関与するすべての人がサプライチェーンに沿って関連する医薬品を追跡できるようになります。これにより、偽造医薬品がチェーンに侵入するのを防ぎ、偽造医薬品の問題を減らすことができます。

Daniel Browningは、Do SupplyInc。の事業開発コーディネーターです。


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