ブロックチェーンと機械学習で医薬品サプライチェーンを守る：偽造薬対策の新システム

長年、製薬企業はサプライチェーン全体で製品を追跡することに苦労してきました。この欠陥により、偽造業者が容易に偽薬を市場に流入させてきました。

この問題を解決するため、医薬品の追跡・トレースのための新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になり得ると考えています。なぜならブロックチェーンは正規医薬品を追跡し、偽薬の流通を防止するのに役立つからです。

世界保健機関（WHO）は偽造医薬品を「詐欺的に製造され、誤表示され、低品質で、供給源の詳細や正体を隠し、定義された基準に従っていないもの」と定義しています。

こうした医薬品には一部正規成分が含まれる場合もありますが、製造段階で有毒成分が混入していることもあります。服用すれば深刻な健康被害を引き起こす可能性があります。

偽造薬製造業者が信頼できる企業のロゴを悪用して市場に流通させるケースもあります。これは世界的な問題ですが、開発途上国に不釣り合いな影響を与えています。

偽造薬は極めて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。流通を防ぐには、あらゆる段階で医薬品の配送を追跡・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この目的を達成する最新のイノベーションとして期待されています。

ブロックチェーンはもともとBitcoinの取引台帳として作られました。データレコードを分散台帳に保存し、複数の「ブロック」に配置します。収集されるデータには、各取引の時刻、日付、価格、参加者が含まれます。1つのブロックが変更されると、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保証されます。

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のすべての参加者が情報を閲覧・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、設計者はHyperledger Fabricを用いたブロックチェーンの活用を提案しました。この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、複数のワールドステートデータベースを構成して現在値のセットを維持できます。医薬品分野に適用すれば、世界中どこにあっても医薬品を正確にトレース可能になります。

偽造薬対策として、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）を提案しています。この2つの補完的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、ユーザーはあらゆる段階で医薬品を追跡し、発注・更新などが可能です。一方、推奨システムでは、N-gramとLightGBMベースの機械学習モジュールを用いて、製薬顧客にとって最適な医薬品を特定します。

医薬品サプライチェーン管理システムでは、ユーザーは医薬品情報の確認、注文の追跡・トレース、記録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、卸売業者、薬局、病院が含まれます。各ユーザーに関連するデータはブロックチェーン内に格納されます。

各ユーザーにはWebアプリケーションが提供され、トランザクション実行、ブロックチェーンネットワークとの通信、配送ステータスの追跡が可能です。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、すべてのユーザーは医薬品の完全な詳細を確認する権限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、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行います。有効と判断されれば、提案はシステム内のピアノードに送られ、審査・承認されます。これらの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。またトランザクション結果を検証し、台帳に記録します。このアクションが完了すると、台帳はすべてのデータを更新し、誰でも閲覧できるようになります。

医薬品推奨システムでは、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作成し、システムを訓練して業界で最も効果的な医薬品を予測します。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が含まれます。

推奨システムはN-gramモデルを通じて自己学習も可能で、新しいレビューを認識して結果を更新します。

スマートコントラクトの利用により、特定トランザクションに関わる当事者数を制限できます。スマートコントラクトは、第三者の仲介者やブローカーなしで、当事者間で情報、財産、さらには金銭をやり取りする手段を提供します。通常、合意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、ブロックチェーンの分散台帳に格納することで、改ざんや削除から保護します。

提案された機械学習ベースDSCMRシステムのテストから、いくつかの結論が得られました。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と効果的に通信できます。ユーザーの身元がピアノードで検証されれば、トランザクションを開始できます。製造業者はブロックチェーン上で医薬品詳細を追加・更新・削除でき、医師・病院・薬局など他の参加者はこれらの記録を閲覧し、必要に応じて医薬品情報の変更・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間の通信を支援します。トランザクション検証リクエストはサーバーを経由し、ブロックチェーンに格納されます。

医薬品推奨システムでは、ニキビ、高血圧、不安障害、アルコール依存の4疾患でテストを行いました。クライアントアプリケーションを通じて、システムは顧客にとって最適な医薬品を安全かつ透明な方法で正確に提案しました。患者も医薬品の供給源を追跡し、正規品か偽造品かを判別できます。

DSCMRシステムは、医薬品偽造対策において4つの主要な利点を提供します：

• 顧客に最高評価・最適な医薬品を推奨できる
• 患者はクライアントアプリから直接、医師など製薬顧客は認証情報でシステムにアクセスできる
• 安全で透明な体験を提供できる
• 患者はバーコードをスキャンするだけで医薬品の全供給源を確認できる

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医薬品をサプライチェーン上で追跡できるようになります。これにより偽薬のチェーン流入を防ぎ、偽造薬問題を軽減できます。

Daniel Browning氏はDo Supply Inc.のビジネス開発コーディネーターです。