ブロックチェーンで偽造医薬品を撲滅：安全性とトレーサビリティ確保

この問題に対抗するには、医薬品を追跡・トレースする新しいシステムが必要です。研究者たちは、ブロックチェーンがその技術的基盤を提供できると考えています。なぜならブロックチェーンは医薬品を正しく追跡し、偽薬の流通を防ぐ助けになるからです。

ブロックチェーンがいかに解決策になり得るかを探る前に、問題の源泉を検証しなければなりません。

偽造医薬品

世界保健機関（WHO）は偽造医薬品を「不正に製造され、誤表示され、低品質で、供給源詳細や正体を隠し、定義された基準に従わない医薬品」と定義しています。

これらの薬剤は一部正規成分を含む可能性がありますが、製造段階で有毒成分を含むこともあります。摂取すれば深刻な健康被害を引き起こすおそれがあります。

場合によっては、偽造薬製造業者が信頼できる企業のロゴを使用し、市場参入を図ります。これは世界的な問題ですが、開発途上国が不均衡に大きな影響を受けています。

偽造医薬品は非常に複雑なネットワークを通じて流通するため、検出と排除が困難です。あらゆる段階で医薬品配送を追跡・トレース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。

ブロックチェーンの応用

ブロックチェーンは元々、ビットコインの取引ログを保存するために設計されました。データレコード（複数のブロックに配置された取引ログ）を保存する豊富な台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、各取引に関連する時刻、日付、価格、参加者のデータを収集します。

1つのブロックの情報が変更されると、すべてのピースがそれに応じて更新され、すべての取引について最新情報が得られます。

医薬品サプライチェーンに適用すると、ブロックチェーンはネットワーク内の全員が取引情報を閲覧・検証できる電子台帳を提供します。

安全な医薬品サプライチェーン管理システムを構築するため、Hyperledger Fabricを用いたブロックチェーン活用が提案されています。この台帳ソフトウェアは、医薬品配送プロセスのすべての部分を監視・追跡できます。Hyperledger Fabricは複数のワールドステートデータベースを構成し現在値のセットを維持でき、医薬品分野に適用すれば、世界のどこにあっても医薬品を正確にトレース可能にします。

DSCMRシステム

研究者たちは、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・推奨システム（DSCMR）を提案し、偽造医薬品対策を図っています。まず、このシステムの2つの補完的コンポーネント、医薬品サプライ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。

医薬品管理システムでは、ユーザーはあらゆる段階で薬剤を追跡し、注文、更新などが可能です。

推奨システムは、N-gramとLightGBMという機械学習ベースモジュールを用いて、製薬企業の顧客に最適な医薬品を推奨します。

医薬品管理システム

医薬品サプライチェーン管理システムでは、ユーザーは薬剤情報確認、注文追跡・トレース、記録更新など様々な取引を実行できます。

システムユーザーには患者、医師、製造業者、ディストリビューター、薬局、病院などが含まれます。各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。

各ユーザーにはウェブアプリケーションが提供され、そこで取引を実行しブロックチェーンネットワークと通信します。各ユーザーは医薬品配送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剤の完全な詳細を確認するための許可を受け取る必要があります。クライアントアプリケーションでログインし、各自の取引を実行します。これは医薬品サプライチェーン全体のセキュリティレベルを高める働きをします。

取引提案を提出するには、ユーザーは認証情報を用いてリクエストを送信する必要があります。有効なリクエストは、システム内のピアノードに送られ、レビューと承認が行われます。これらのピアノードは提案を検証し、スマートコントラクト基準を満たせば承認します。また取引結果を検証し台帳に記録します。これが完了すると、台帳はすべてのデータを全員が見られるよう更新します。

提案手順はここに示されています。

医薬品推奨システム

自然言語処理と機械学習技術で作成された医薬品推奨システムは、N-gramとLightGBM機械学習ベースモジュールを用いて、製薬企業の顧客に最適な医薬品を推奨します。

医薬品ユーザーのレビューに基づく公開データセットを用いて、このシステムのモデルを訓練し、製薬業界で最良かつ最も効果的な薬剤を予測します。レビューデータには、副作用、効能、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コメントなどが含まれます。

推奨システムは、N-gramモデルを通じて新しいレビューを認識し、推奨結果を更新することで自己訓練も可能です。これはこの図に示されています。

スマートコントラクトの利用も実装され、特定取引に関わる人数を制限します。スマートコントラクトは、第三者エージェントやブローカーを介さずに、当事者間で情報、財産、さらには金銭を交換する方法を提供することを目的とします。通常、合意を中間業者なしで強制するコンピュータコードの行群です。提案ネットワークでは、JavaとNode.jsでスマートコントラクトを記述しました。これらはブロックチェーンネットワークの分散台帳に保存され、改ざんや削除から保護されます。

実験結果

提案された機械学習ベース医薬品推奨・管理（DSCMR）システムのテストから、いくつかの結論が導かれました。

医薬品管理システムでは、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。各ユーザーの身元がピアノードで検証されると、取引を開始できます。この図に示す通り、製造業者はブロックチェーンネットワークで薬剤詳細を追加、更新、削除できます。医師、病院、薬局など他の参加者はこれらの記録を閲覧し、必要に応じて薬剤情報の変更・更新が可能です。

RESTサーバーコンポーザーが、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。取引検証リクエストはサーバー経由で送られ、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で示されています）。

医薬品推奨システムについては、ニキビ、高血圧、不安、アルコール依存の4条件でテストしました。クライアントアプリケーションを用いて、システムは顧客に最適な薬剤を安全かつ透明な方法で正確に提案できました。患者もバーコードをスキャンして薬剤の出所を追跡し、本物か偽物か判断できます。

全体として、このシステムは偽造医薬品対策で4つの主な利点を提供します。第一に、DSCMRシステムはシステム顧客に最高評価・最良の薬剤を推奨できます。第二に、患者がクライアントアプリケーションを通じて直接システムにアクセスでき、医師など製薬企業顧客も認証情報でアクセス可能です。第三に、DSCMRシステムは顧客に安全で透明な体験を提供します。

第四に、DSCMRシステムを通じて、患者はバーコードをスキャンすることで自分の薬剤の出所を確認でき、システムが薬剤の全出所を提供します。

医師、薬剤師、病院、製造業者など、チェーンに関わるすべての人が関連薬剤をサプライチェーン全体で追跡できます。これにより誰も偽薬をチェーンに流入させられず、偽造医薬品問題の軽減が期待されます。

ダニエル・ブラウニング氏はDo Supply Inc.のビジネス開発コーディネーター。