약물 공급망에 블록체인 및 기계 학습 적용

수년 동안 제약 회사는 공급망을 통해 제품을 추적하는 데 어려움을 겪었습니다. 이러한 단점으로 인해 위조범이 가짜 약을 시장에 쉽게 내놓을 수 있었습니다.

문제를 해결하려면 약물을 추적하고 추적하는 새로운 시스템이 필요합니다. 연구원들은 블록체인이 합법적인 약물을 추적하고 가짜 약물의 유통을 방지할 수 있기 때문에 이러한 시스템에 대한 기술적 기반을 제공할 수 있다고 믿습니다.

위조 약품은 세계 보건 기구(World Health Organization)에서 "사기 방식으로 제조되고, 라벨이 잘못 붙고, 품질이 낮고, 출처 세부 정보나 신원을 숨기고, 정의된 표준을 [따르지 않는]" 것으로 정의합니다.

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

때때로 위조 의약품 제조업체는 평판이 좋은 회사의 로고를 사용하여 제품을 시장에 출시합니다. 전 세계적인 문제이지만 이러한 관행은 개발도상국에 불균형적으로 영향을 미칩니다.

위조 약물은 매우 복잡한 네트워크를 통해 배포되어 탐지 및 제거가 어렵습니다. 유통을 방지하기 위해서는 모든 단계에서 약물 전달을 추적하고 추적할 수 있는 시스템이 필요합니다. 블록체인은 이 목표를 달성할 수 있는 최신 혁신입니다.

블록체인은 원래 비트코인의 트랜잭션 로그 역할을 하기 위해 만들어졌습니다. 여러 "블록"으로 배열된 데이터 레코드의 저장을 위한 분산 원장을 제공합니다. 수집된 데이터에는 각 거래에 관련된 시간, 날짜, 가격 및 참가자가 포함됩니다. 한 블록이 변경되면 모든 조각이 그에 따라 업데이트되어 모든 거래에 대한 최신 정보를 보장합니다.

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

안전한 약물 공급망 관리 시스템을 만들기 위해 디자이너는 Hyperledger 패브릭과 함께 블록체인 사용을 제안했습니다. 이 소프트웨어는 약물 전달 과정의 모든 부분을 모니터링하고 추적할 수 있습니다. 현재 값 집합을 유지 관리하기 위해 여러 세계 상태 데이터베이스를 구성할 수 있습니다. 제약 업계에 적용하면 세계 어디에 있든 의약품을 정확하게 추적할 수 있습니다.

위조 약물을 퇴치하기 위해 연구원들은 블록체인과 기계 학습 기반 약물 공급망 관리 및 추천 시스템(DSCMR)을 제안했습니다. 이 두 가지 보완 구성 요소를 구별하는 것이 중요합니다. 약물 관리 시스템에서 사용자는 모든 단계에서 약물을 추적하고, 주문하고, 주문을 업데이트할 수 있으며, 추천 시스템은 N-gram 및 LightGBM 기계 학습 기반 모듈.

의약품 공급망 관리 시스템을 통해 사용자는 의약품 정보 확인, 주문 추적 및 추적, 기록 업데이트와 같은 거래를 수행할 수 있습니다. 사용자에는 환자, 의사, 제조업체, 유통업체, 약국 및 병원이 포함될 수 있습니다. 다양한 사용자와 관련된 데이터는 블록체인 내에 저장되며, 이는 이 이미지에서 보여줍니다.

각 사용자에게는 거래를 수행하고 블록체인 네트워크와 통신하고 배달 상태를 추적할 수 있는 웹 응용 프로그램이 제공됩니다. 의약품 공급망 전체의 보안을 보장하기 위해 모든 사용자는 의약품의 전체 세부 정보를 확인할 수 있는 권한을 받아야 합니다. 그들은 클라이언트 애플리케이션을 사용하여 로그인하고 각각의 트랜잭션을 수행합니다.

거래 제안을 제출하려면 사용자는 자격 증명을 사용하여 요청해야 합니다. 유효한 것으로 간주되는 경우 요청은 검토 및 승인을 위해 시스템의 피어 노드로 전송됩니다. 이 노드는 제안을 검토하고 스마트 계약 기준을 충족하는 경우 승인을 부여합니다. 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 시스템의 경우, 시스템을 교육하고 업계에서 사용할 수 있는 가장 효과적인 약물을 예측하기 위해 약물 사용자 리뷰를 기반으로 한 공개 리뷰 데이터 세트가 생성되었습니다. 리뷰 데이터에는 앞서 언급한 클라이언트 애플리케이션에서 받은 고객의 부작용, 이점 및 의견에 대한 정보가 포함됩니다.

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

스마트 계약의 사용은 주어진 거래에 관련된 개인의 수를 제한합니다. 스마트 계약은 당사자에게 제3자 에이전트나 브로커를 사용하지 않고 정보, 재산 또는 돈을 교환할 수 있는 수단을 제공합니다. 일반적으로 계약을 시행하는 컴퓨터 코드 줄로 구성됩니다.

제안된 네트워크에서는 Java와 Node.JS를 사용하여 스마트 계약을 작성했습니다. 블록체인의 분산 원장에 저장되어 변조 또는 삭제 가능성으로부터 보호됩니다.

제안된 기계 학습 기반 DSCMR 시스템을 테스트한 결과 몇 가지 결론이 도출되었습니다. 약물 관리 시스템에서 앞서 언급한 클라이언트 애플리케이션은 블록체인과 효과적으로 통신할 수 있습니다. 피어 노드에서 사용자의 신원이 확인되면 트랜잭션을 시작할 수 있습니다. 이 그림과 같이 제조업체는 블록체인에서 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 간의 통신을 지원합니다. 트랜잭션을 검증하기 위한 모든 요청은 서버를 통해 전송된 다음 블록체인에 저장됩니다. 이 과정은 여기에서 설명됩니다.

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

DSCMR 시스템은 약물 위조 방지에 있어 4가지 주요 이점을 제공합니다.

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고객에게 최고 등급의 최고의 약을 추천할 수 있습니다.

환자는 클라이언트 애플리케이션을 통해 시스템에 직접 액세스할 수 있으며, 의사와 같은 제약 고객은 자격 증명을 사용하여 시스템에 액세스할 수 있습니다.

고객에게 안전하고 투명한 경험을 제공할 수 있습니다.

환자는 바코드를 스캔하여 약물의 전체 출처를 확인할 수 있습니다.

의사, 약사, 병원 또는 제조업체에 관계없이 체인에 관련된 모든 사람은 공급망을 따라 관련 약을 추적할 수 있습니다. 이는 가짜 약이 체인에 유입되는 것을 방지하고 위조 약품의 문제를 줄이는 데 도움이 됩니다.

Daniel Browning은 Do Supply Inc.의 비즈니스 개발 코디네이터입니다.