블록체인이 위조 약물 퇴치를 돕는 방법

제약 회사는 공급망 전체에서 제품을 추적하기 위해 수년 동안 고군분투하여 위조자가 시장에 가짜 약을 도입할 수 있게 되었습니다.

이 문제를 해결하려면 약물을 추적하고 추적하는 새로운 시스템이 필요합니다. 연구원들은 블록체인이 약물을 성공적으로 추적하고 가짜 약물의 유통을 방지하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 그러한 시스템에 대한 기술 기반을 제공할 수 있다고 생각합니다.

블록체인이 솔루션이 될 수 있는 방법에 대해 알아보기 전에 문제의 원인을 조사해야 합니다.

위조 의약품

위조 약물은 세계 보건 기구(WHO)에서 "사기 방식으로 제조되고, 라벨이 잘못 붙고, 품질이 낮고, 출처 세부 사항이나 신원을 숨기고 정의된 표준을 따르지 않는 약물"로 정의됩니다.

이러한 약물에는 일부 정품 성분이 포함될 수 있지만 생산 단계에서 독성 성분이 포함될 수도 있습니다. 이러한 약물은 섭취할 경우 심각한 건강 문제를 일으킬 수 있습니다.

때때로 위조 의약품 제조업체는 평판이 좋은 회사의 로고를 사용하여 제품이 시장에 진입할 수 있도록 합니다. 이것은 전 세계적인 문제이지만 개발도상국은 이 문제로 인해 불균형적으로 영향을 받습니다.

위조 약물은 매우 복잡한 네트워크를 통해 배포되어 탐지 및 제거가 어렵습니다. 위조의약품이 유통되는 것을 방지하기 위해서는 모든 단계에서 약물 전달을 추적하고 추적할 수 있는 시스템이 필요하다. 블록체인은 복잡한 공급망을 처리하고 모든 단계에서 제품을 추적할 수 있는 최신 혁신입니다.

블록체인 애플리케이션

블록체인은 비트코인에 대한 트랜잭션 로그를 저장하도록 설계되었습니다. 여러 블록으로 배열된 트랜잭션 로그인 데이터 레코드를 저장하는 풍부한 원장 소프트웨어를 제공합니다. 블록체인 시스템은 각 거래에 관련된 시간, 날짜, 가격 및 참여자와 관련된 데이터를 수집합니다.

정보 블록 하나가 변경되면 모든 조각이 그에 따라 업데이트되어 모든 거래에 대한 최신 정보를 제공합니다.

블록체인을 제약 공급망에 적용하면 네트워크의 모든 사람이 거래 정보를 보고 확인할 수 있는 전자 원장을 제공합니다.

안전한 의약품 공급망 관리 시스템을 만들기 위해 Hyperledger 패브릭과 함께 블록체인을 사용하는 것이 제안되었습니다. 이 원장 소프트웨어는 약물 전달 프로세스의 모든 부분을 모니터링하고 추적할 수 있습니다. Hyperledger 패브릭은 현재 값 집합을 유지하기 위해 여러 세계 상태 데이터베이스를 구성할 수 있으며, 제약 세계에 적용할 경우 세계 어디에 있든 약을 정확하게 추적할 수 있습니다.

DSCMR 시스템

연구원들은 위조 약물을 퇴치하기 위해 블록체인 및 기계 학습 기반 약물 공급망 관리 및 추천 시스템(DSCMR)을 제안했습니다. 먼저, 우리는 이 시스템의 두 가지 보완적인 구성요소인 약품 공급 관리 시스템과 추천 시스템을 구별해야 합니다.

약물 관리 시스템에서 사용자는 모든 단계에서 약물을 추적하고, 주문하고, 주문을 업데이트하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

추천 시스템은 Ngram 및 LightGBM 머신 러닝 기반 모듈을 사용하여 제약 회사 고객에게 최고의 의약품을 추천하는 역할을 합니다.

약물 관리 시스템

의약품 공급망 관리 시스템을 통해 사용자는 의약품 정보 확인, 주문 추적 및 추적, 기록 업데이트 등과 같은 다양한 거래를 수행할 수 있습니다.

시스템 사용자에는 환자, 의사, 제조업체, 유통업체, 약국, 병원 등이 포함될 수 있습니다. 다양한 사용자와 관련된 데이터는 블록체인 시스템에 저장됩니다.

각 사용자에게는 거래를 수행하고 블록체인 네트워크와 통신할 수 있는 웹 애플리케이션이 제공되며 각 사용자는 약물 전달 상태를 추적할 수 있습니다. 또한 모든 사용자는 의약품의 전체 내용을 확인하기 위해 허가를 받아야 합니다. 그들은 클라이언트 애플리케이션을 사용하여 로그인하고 각각의 트랜잭션을 수행합니다. 이는 의약품 공급망의 보안 수준을 높이는 데 도움이 됩니다.

거래 제안을 제출하려면 사용자는 자격 증명을 사용하여 요청을 제출해야 합니다. 요청이 유효한 경우 검토 및 승인을 위해 시스템의 피어 노드로 전송됩니다. 이 피어 노드는 제안을 검토하고 유효하고 스마트 계약 기준을 충족하는지 승인합니다. 그들은 또한 거래 결과를 검증하고 원장에 기록합니다. 이 작업이 완료되면 원장은 모든 사람이 볼 수 있도록 모든 데이터를 업데이트합니다.

제안된 절차는 여기에서 볼 수 있습니다.

약물 추천 시스템

자연어 처리와 머신 러닝 기술을 접목한 약품 추천 시스템은 Ngram과 LightGBM 머신 러닝 기반 모듈을 활용해 제약사 고객에게 최고의 약을 추천하는 역할을 한다.

약물 사용자의 리뷰를 기반으로 한 공개 약물 리뷰 데이터 세트를 사용하여 이 시스템의 모델을 훈련하고 제약 산업에서 가장 우수하고 효과적인 약물을 예측했습니다. 리뷰 데이터에는 앞서 언급한 클라이언트 애플리케이션에서 받은 고객의 모든 부작용, 이점 및 의견에 대한 정보가 포함됩니다.

추천 시스템은 또한 새로운 리뷰를 인식하고 그에 따라 추천 결과를 업데이트함으로써 N-gram 모델을 통해 스스로 학습할 수 있습니다. 이것은 이 그림에 나와 있습니다.

스마트 계약의 사용은 또한 특정 거래에 관련된 개인의 수를 제한하기 위해 구현됩니다. 스마트 계약은 관련 당사자에게 제3자 에이전트나 브로커를 사용하지 않고 정보, 재산 또는 심지어 돈을 교환할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목표로 합니다. 일반적으로 중개인을 사용하지 않고 이루어진 계약을 시행하는 컴퓨터 코드 줄입니다. 제안된 네트워크에서는 Java와 Node.JS를 사용하여 스마트 계약을 작성했습니다. 이러한 스마트 계약은 블록체인 네트워크의 분산 원장에 저장되어 변조 또는 삭제 가능성으로부터 보호됩니다.

실험 결과

제안된 기계 학습 기반 약물 추천 및 관리(DSCMR) 시스템을 테스트한 결과 몇 가지 결론이 도출되었습니다.

약물 관리 시스템에서 앞서 언급한 클라이언트 애플리케이션은 블록체인 시스템과 효과적으로 통신할 수 있습니다. 피어 노드에서 각 사용자의 ID가 검증되면 트랜잭션을 시작할 수 있습니다. 이 그림과 같이 제조업체는 블록체인 네트워크에서 약품 세부 정보를 추가, 업데이트 또는 삭제할 수 있습니다. 의사, 병원 및 약국과 같은 다른 참가자는 여기에 표시된 대로 이러한 기록을 보고 필요에 따라 약품 정보를 변경 및 업데이트할 수 있습니다.

REST 서버 컴포저는 클라이언트 애플리케이션과 블록체인 네트워크 간의 통신을 지원합니다. 트랜잭션 검증을 위한 모든 요청은 서버를 통해 전송된 다음 블록체인 네트워크에 저장됩니다. (이 과정은 여기에서 설명됩니다.)

약물 추천 시스템은 여드름, 고혈압, 불안, 알코올 의존의 4가지 조건을 테스트했다. 클라이언트 애플리케이션을 사용하여 시스템은 안전하고 투명한 방식으로 고객에게 가장 좋은 약을 정확하게 제안하도록 작동했습니다. 환자는 또한 약물 출처를 추적하여 그것이 진짜인지 가짜인지 확인할 수 있습니다.

전반적으로 이 시스템은 약물 위조 방지에 있어 4가지 주요 이점을 제공합니다. 첫째, DSCMR 시스템은 시스템의 고객에게 최고 등급의 최고의 의약품을 성공적으로 추천할 수 있습니다. 둘째, 환자는 클라이언트 애플리케이션을 통해 시스템에 직접 액세스할 수 있으며 의사와 같은 제약 고객은 자격 증명을 사용하여 시스템에 액세스할 수 있습니다. 셋째, DSCMR 시스템은 고객에게 안전하고 투명한 경험을 제공할 수 있습니다.

마지막으로 DSCMR 시스템을 통해 환자는 바코드를 스캔하여 약물의 출처를 확인할 수 있으며 시스템에서 약물의 전체 출처를 제공합니다.

의사, 약사, 병원 또는 제조업체에 관계없이 체인에 관련된 모든 사람은 공급망을 따라 관련 약을 추적할 수 있습니다. 이것은 누군가가 체인에 가짜 약물을 입력하는 것을 방지하여 위조 약물의 문제를 줄이는 데 도움이 됩니다.

Daniel Browning은 Do Supply Inc.의 비즈니스 개발 코디네이터입니다.