블록체인으로 가짜 의약품 퇴치: 안전성과 추적성 보장

제약회사들은 수년간 공급망 전반에서 자사 제품을 추적하는 데 어려움을 겪어왔으며, 이로 인해 위조업자들이 가짜 약품을 시장에 유입시킬 수 있었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 약품을 추적하고 추적할 수 있는 새로운 시스템이 필요합니다. 연구자들은 블록체인이 약품을 성공적으로 추적하고 가짜 약품 유통을 방지하는 데 도움을 줄 수 있으므로, 그러한 시스템의 기술적 기반을 제공할 수 있다고 생각합니다.

블록체인이 어떻게 해결책이 될 수 있는지 살펴보기 전에, 문제의 근원을 살펴봐야 합니다.

위조 의약품

세계보건기구(WHO)는 위조 의약품을 "사기적으로 제조되고, 잘못 라벨링되었으며, 저품질이고, 출처 세부사항이나 정체를 숨기며, 정의된 표준을 따르지 않는 약품"으로 정의합니다.

이러한 약품은 일부 진품 성분을 포함할 수 있지만, 생산 단계에서 독성 성분을 포함할 수도 있습니다. 섭취 시 심각한 건강 문제를 일으킬 수 있습니다.

때로는 위조 의약품 제조업체들이 평판 좋은 기업의 로고를 사용하여 자사 제품을 시장에 진입시킵니다. 이는 전 세계적 문제지만, 개발도상국이 이 문제에 불균형적으로 영향을 받습니다.

위조 의약품은 매우 복잡한 네트워크를 통해 유통되므로 탐지와 제거가 어렵습니다. 위조 의약품 유통을 방지하기 위해서는 모든 단계에서 약품 배송을 추적하고 추적할 수 있는 시스템이 필요합니다. 블록체인은 복잡한 공급망을 처리하고 모든 단계에서 제품을 추적할 수 있는 최신 혁신입니다.

블록체인 응용

블록체인은 비트코인 거래 로그를 저장하도록 설계되었습니다. 여러 블록에 배열된 트랜잭션 로그인 데이터 레코드를 저장하는 풍부한 원장 소프트웨어를 제공합니다. 블록체인 시스템은 각 트랜잭션과 관련된 시간, 날짜, 가격, 참여자 데이터를 수집합니다.

한 블록의 정보가 변경되면 모든 조각이 그에 따라 업데이트되어 모든 트랜잭션에 대한 최신 정보를 제공합니다.

제약 공급망에 적용할 때, 블록체인은 네트워크의 모든 사람이 트랜잭션 정보를 보고 검증할 수 있는 전자 원장을 제공합니다.

안전한 의약품 공급망 관리 시스템을 만들기 위해 하이퍼레저 패브릭(Hyperledger Fabric)과 블록체인 사용이 제안되었습니다. 이 원장 소프트웨어는 약품 배송 과정의 모든 부분을 모니터링하고 추적할 수 있습니다. 하이퍼레저 패브릭은 현재 값 세트를 유지하기 위해 여러 월드 스테이트 데이터베이스를 구성할 수 있으며, 제약 세계에 적용하면 의약품이 세계 어디에 있든 정확하게 추적할 수 있게 합니다.

DSCMR 시스템

연구자들은 위조 의약품 퇴치를 위해 블록체인과 머신러닝 기반 의약품 공급망 관리 및 추천 시스템(DSCMR)을 제안했습니다. 먼저 이 시스템의 두 보완적 구성 요소인 의약품 공급 관리 시스템과 추천 시스템을 구별해야 합니다.

의약품 관리 시스템에서 사용자는 모든 단계에서 약품을 추적하고, 주문하고, 주문을 업데이트하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

추천 시스템은 N-gram과 LightGBM 머신러닝 기반 모듈을 사용하여 제약회사 고객에게 최적의 의약품을 추천합니다.

의약품 관리 시스템

의약품 공급망 관리 시스템으로 사용자는 약품 정보 확인, 주문 추적 및 추적, 기록 업데이트 등 다양한 트랜잭션을 수행할 수 있습니다.

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

각 사용자는 블록체인 네트워크와 통신하고 트랜잭션을 수행할 수 있는 웹 애플리케이션을 제공받으며, 각 사용자는 약품 배송 상태를 추적할 수 있습니다. 또한 모든 사용자는 약품의 완전한 세부사항을 확인하기 위한 권한을 받아야 합니다. 클라이언트 애플리케이션을 사용하여 로그인하고 각자의 트랜잭션을 수행합니다. 이는 제약 공급망을 따라 보안 수준을 높이는 역할을 합니다.

트랜잭션 제안을 제출하려면 사용자는 자격 증명을 사용하여 요청을 제출해야 합니다. 유효한 요청은 시스템의 피어 노드에 전송되어 검토되고 승인됩니다. 이 피어 노드들은 제안을 검사하고 스마트 계약 기준을 충족하면 승인합니다. 또한 트랜잭션 결과를 검증하고 원장에 기록합니다. 이 과정이 완료되면 원장이 모든 데이터를 모든 사람이 볼 수 있도록 업데이트합니다.

제안된 절차는 여기에서 볼 수 있습니다.

의약품 추천 시스템

자연어 처리와 머신러닝 기술로 만들어진 의약품 추천 시스템은 N-gram과 LightGBM 머신러닝 기반 모듈을 사용하여 제약회사 고객에게 최적의 의약품을 추천합니다.

약품 사용자 리뷰 기반의 공개 약품 리뷰 데이터셋이 이 시스템 모델 훈련과 제약 업계에서 가장 효과적이고 최고의 약품 예측에 사용되었습니다. 리뷰 데이터에는 앞서 언급한 클라이언트 애플리케이션에서 접수된 부작용, 혜택, 고객 코멘트 정보가 포함됩니다.

추천 시스템은 N-gram 모델을 통해 새로운 리뷰를 인식하고 추천 결과를 그에 따라 업데이트함으로써 스스로 훈련할 수도 있습니다. 이는 이 그림에서 보여집니다.

스마트 계약 사용도 특정 트랜잭션에 관여하는 개인 수를 제한하기 위해 구현되었습니다. 스마트 계약은 제3자 에이전트나 브로커 없이 당사자들이 정보, 자산, 심지어 돈을 교환할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목표로 합니다. 일반적으로 합의를 강제하는 컴퓨터 코드 라인입니다. 제안된 네트워크에서 자바(Java)와 Node.JS를 사용하여 스마트 계약을 작성했습니다. 이 스마트 계약은 블록체인 네트워크의 분산 원장에 저장되어 변조나 삭제로부터 보호됩니다.

실험 결과

제안된 머신러닝 기반 의약품 추천 및 관리(DSCMR) 시스템 테스트에서 여러 결론이 도출되었습니다.

의약품 관리 시스템에서, 앞서 언급한 클라이언트 애플리케이션이 블록체인 시스템과 효과적으로 통신할 수 있습니다. 각 사용자 신원이 피어 노드에 의해 검증되면 트랜잭션을 시작할 수 있습니다. 이 그림에서 보듯 제조업체는 블록체인 네트워크에서 약품 세부사항을 추가, 업데이트, 삭제할 수 있습니다. 의사, 병원, 약국 같은 다른 참여자들은 이러한 기록을 보고 필요에 따라 약품 정보를 변경하고 업데이트할 수 있습니다.

REST 서버 컴포저는 클라이언트 애플리케이션과 블록체인 네트워크 간 통신을 돕습니다. 트랜잭션 검증 요청은 서버를 통해 전송된 후 블록체인 네트워크에 저장됩니다. (이 과정은 여기서 시연됩니다.)

의약품 추천 시스템의 경우, 여드름, 고혈압, 불안, 알코올 의존 4가지 조건이 테스트되었습니다. 클라이언트 애플리케이션을 사용하여 시스템은 안전하고 투명한 방식으로 고객에게 최적의 의약품을 정확하게 제안했습니다. 환자는 약품 출처를 추적하여 진품인지 가짜인지 판단할 수도 있습니다.

전반적으로 이 시스템은 위조 의약품 퇴치에 네 가지 주요 이점을 제공합니다. 첫째, DSCMR 시스템은 시스템 고객에게 최고 평점과 최적의 의약품을 성공적으로 추천할 수 있습니다. 둘째, 환자가 클라이언트 애플리케이션을 통해 시스템에 직접 접근할 수 있고, 의사 같은 제약 고객은 자격 증명을 사용하여 시스템에 접근할 수 있습니다. 셋째, DSCMR 시스템은 고객에게 안전하고 투명한 경험을 제공합니다.

넷째, DSCMR 시스템을 통해 환자는 바코드 스캔으로 약품 출처를 확인할 수 있으며, 시스템은 약품의 전체 출처를 제공합니다.

의사, 약사, 병원, 제조업체 등 체인에 관련된 모든 사람이 공급망을 따라 관련 약품을 추적할 수 있습니다. 이는 누구도 가짜 약품을 체인에 유입시키는 것을 방지하여, 위조 의약품 문제를 줄이는 데 도움이 되기를 바랍니다.

다니엘 브라우닝(Daniel Browning)은 두 서플라이(Do Supply Inc.)의 비즈니스 개발 코디네이터입니다.