ブロックチェーンと機械学習を医薬品サプライチェーンに適用する

長年にわたり、製薬会社はサプライチェーンを通じて製品を追跡するのに苦労してきました。この欠点により、偽造医薬品が市場に偽造医薬品を簡単に導入できるようになりました。

この問題に対抗するには、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、ブロックチェーンが合法的な薬物を追跡し、偽物の循環を防ぐのに役立つため、そのようなシステムの技術的基盤を提供できると信じています。

偽造医薬品は、世界保健機関によって、「不正に製造され、誤ったラベルが付けられ、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、定義された基準に従わない」ものとして定義されています。

このような薬には本物の成分が含まれている場合がありますが、製造レベルで有毒な成分が含まれている場合もあります。消費すると、深刻な健康問題を引き起こす可能性があります。

偽造医薬品のメーカーは、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することがあります。世界的な問題ですが、この慣行は発展途上国に不釣り合いに影響を及ぼします。

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。それらの分布を防ぐために、あらゆる段階でドラッグデリバリーを追跡および追跡できるシステムが必要です。ブロックチェーンは、この目的を達成することを約束する最新のイノベーションです。

ブロックチェーンは元々、ビットコインのトランザクションログとして機能するために作成されました。複数の「ブロック」に配置されたデータレコードを保存するための分散型台帳を提供します。収集されるデータには、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が含まれます。 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保証されます。

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、設計者はHyperledgerファブリックでブロックチェーンを使用することを提案しました。このソフトウェアは、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。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。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。

偽造医薬品と戦うために、研究者はブロックチェーンと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。これら2つの補完的なコンポーネントを区別することが重要です。医薬品管理システムでは、ユーザーはすべてのステップで医薬品を追跡し、注文を行い、注文を更新することができます。一方、レコメンデーションシステムは、 N-gramおよびLightGBM機械学習ベースのモジュール。

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、記録の更新などのトランザクションを実行できます。ユーザーには、患者、医師、製造業者、流通業者、薬局、病院が含まれます。さまざまなユーザーに関連するデータは、この画像に示されているブロックチェーン内に保存されます。

各ユーザーには、トランザクションを実行したり、ブロックチェーンネットワークと通信したり、配信のステータスを追跡したりできるWebアプリケーションが提供されます。医薬品サプライチェーン全体のセキュリティを確保するために、すべてのユーザーは、医薬品の完全な詳細を確認する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。

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行う必要があります。有効と見なされた場合、要求は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。これらのノードは提案を調べ、スマートコントラクトの基準を満たしている場合は承認を与えます。また、トランザクションの結果を検証し、元帳に記録します。このアクションが完了すると、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。

薬物推奨システムについては、薬物使用者のレビューに基づく公開レビューデータセットを作成して、システムをトレーニングし、業界で入手可能な最も効果的な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、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を使用すると、特定のトランザクションに関与する個人の数が制限されます。スマートコントラクトは、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手段を当事者に提供します。通常、契約を強制するコンピュータコードの行で構成されます。

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。それらはブロックチェーン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。

提案された機械学習ベースの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と効果的に通信できます。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内の薬剤の詳細を追加、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、ここに示すように、これらの記録を表示し、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関しては、4つの条件がテストされました：にきび、高血圧、不安、およびアルコール依存症。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もできます。

DSCMR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。

• 一流で最高の薬を顧客に勧めることができます。
• これにより、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。
• お客様に安全で透過的なエクスペリエンスを提供できます。
• 患者はバーコードをスキャンすることで、薬の出所全体を確認できます。

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。