Wie Blockchain im Kampf gegen gefälschte Medikamente helfen könnte

Pharmaunternehmen kämpfen seit Jahren damit, ihre Produkte in ihrer gesamten Lieferkette zu verfolgen, was es Fälschern ermöglicht, gefälschte Medikamente auf den Markt zu bringen.

Um diesem Problem entgegenzuwirken, wird ein neues System zur Rückverfolgung und Verfolgung von Medikamenten benötigt. Forscher glauben, dass Blockchain die technologische Grundlage für ein solches System sein kann, da es Medikamente erfolgreich verfolgen und die Verbreitung gefälschter Medikamente verhindern kann.

Bevor wir uns damit befassen, wie Blockchain zu einer Lösung werden könnte, müssen wir die Ursache des Problems untersuchen.

Gefälschte Medikamente

Gefälschte Medikamente werden von der Weltgesundheitsorganisation (WHO) definiert als "Medikamente, die in betrügerischer Absicht hergestellt werden, falsch gekennzeichnet sind, von geringer Qualität sind, die Herkunft oder Identität verbergen und nicht dem definierten Standard entsprechen".

Obwohl diese Medikamente einige echte Inhaltsstoffe enthalten können, können sie auf Produktionsebene auch giftige Inhaltsstoffe enthalten. Wenn diese Medikamente eingenommen werden, können sie ernsthafte Gesundheitsprobleme verursachen.

Manchmal verwenden die Hersteller gefälschter Medikamente die Logos namhafter Unternehmen, um ihre Produkte auf den Markt zu bringen. Obwohl dies ein weltweites Problem ist, sind Entwicklungsländer von diesem Problem überproportional betroffen.

Gefälschte Medikamente werden über ein sehr komplexes Netzwerk verteilt, was es schwierig macht, sie zu entdecken und zu entfernen. Um die Verbreitung von gefälschten Medikamenten zu verhindern, ist ein System erforderlich, das die Medikamentenabgabe in jeder Phase verfolgen und verfolgen kann. Blockchain ist die neueste Innovation, die die komplexe Lieferkette bewältigen und das Produkt in jeder Phase verfolgen kann.

Blockchain-Anwendungen

Blockchain wurde entwickelt, um das Transaktionsprotokoll für Bitcoin zu speichern. Es bietet eine umfangreiche Ledger-Software zum Speichern von Datensätzen, bei denen es sich um Transaktionsprotokolle handelt, die in mehreren Blöcken angeordnet sind. Ein Blockchain-System sammelt Daten zu Uhrzeit, Datum, Preis und Teilnehmern, die an jeder Transaktion beteiligt sind.

Wenn sich ein Informationsblock ändert, werden alle Teile entsprechend aktualisiert und liefern aktuelle Informationen für jede Transaktion.

Bei der Anwendung auf die pharmazeutische Lieferkette bietet Blockchain ein elektronisches Hauptbuch, in dem jeder im Netzwerk Transaktionsinformationen sehen und validieren kann.

Um ein sicheres Managementsystem für die Lieferkette von Arzneimitteln zu schaffen, wurde die Verwendung von Blockchain mit Hyperledger-Fabric vorgeschlagen. Diese Ledger-Software ist in der Lage, alle Teile des Arzneimittelabgabeprozesses zu überwachen und zu verfolgen. Die Hyperledger-Struktur kann mehrere Weltzustandsdatenbanken konfigurieren, um die aktuellen Werte beizubehalten, und wenn sie auf die pharmazeutische Welt angewendet wird, ermöglicht sie die genaue Rückverfolgung von Medikamenten, unabhängig davon, wo sie sich auf der Welt befinden.

Das DSCMR-System

Forscher haben ein Blockchain- und Machine-Learning-basiertes Drug Supply Chain Management and Recommendation System (DSCMR) vorgeschlagen, um gefälschte Medikamente zu bekämpfen. Zunächst müssen wir zwischen den beiden sich ergänzenden Komponenten dieses Systems unterscheiden – dem Managementsystem für die Arzneimittelversorgung und dem Empfehlungssystem.

Im Medikamentenverwaltungssystem können Benutzer das Medikament bei jedem Schritt verfolgen, Bestellungen aufgeben, Bestellungen aktualisieren und mehr.

Das Empfehlungssystem arbeitet daran, den Kunden von Pharmaunternehmen das beste Medikament zu empfehlen, indem es die auf maschinellem Lernen basierenden Module von Ngram und LightGBM verwendet.

Das Medikamentenmanagementsystem

Mit dem Lieferkettenmanagementsystem für Arzneimittel können Benutzer verschiedene Transaktionen durchführen, wie z. B. die Überprüfung von Arzneimittelinformationen, die Verfolgung und Rückverfolgung von Bestellungen, die Aktualisierung von Aufzeichnungen usw.

Zu den Benutzern des Systems können Patienten, Ärzte, Hersteller, Händler, Apotheken und Krankenhäuser und mehr gehören. Daten zu den verschiedenen Benutzern werden im Blockchain-System gespeichert.

Jeder Benutzer erhält eine Webanwendung, in der er seine Transaktion durchführen und mit dem Blockchain-Netzwerk kommunizieren kann, und jeder Benutzer kann den Status der Medikamentenabgabe verfolgen. Darüber hinaus müssen alle Benutzer die Erlaubnis erhalten, die vollständigen Details von Arzneimitteln zu überprüfen. Sie verwenden die Client-Anwendung, um sich anzumelden und ihre jeweiligen Transaktionen durchzuführen. Dies trägt dazu bei, das Sicherheitsniveau entlang der pharmazeutischen Lieferkette zu erhöhen.

Um einen Transaktionsvorschlag einzureichen, müssen Benutzer eine Anfrage mit ihren Anmeldeinformationen senden. Die Anfrage wird, falls gültig, an Peer-Knoten im System zur Überprüfung und Genehmigung gesendet. Diese Peer-Knoten arbeiten daran, den Vorschlag zu prüfen und die Genehmigung zu erteilen, wenn er gültig ist und die Smart-Contract-Kriterien erfüllt. Sie arbeiten auch daran, die Ergebnisse der Transaktionen zu validieren und im Ledger zu erfassen. Sobald dies abgeschlossen ist, aktualisiert das Ledger alle Daten für alle sichtbar.

Das vorgeschlagene Verfahren kann hier eingesehen werden.

Das Medikamentenempfehlungssystem

Das Medikamentenempfehlungssystem, das sowohl mit natürlicher Sprachverarbeitung als auch mit maschinellen Lerntechniken erstellt wurde, empfiehlt den Kunden von Pharmaunternehmen durch den Einsatz der auf maschinellem Lernen basierenden Module Ngram und LightGBM die beste Medizin.

Ein öffentlicher Datensatz zur Überprüfung von Drogen, der auf den Bewertungen von Drogenkonsumenten basiert, wurde verwendet, um die Modelle dieses Systems zu trainieren und die besten und wirksamsten Medikamente in der pharmazeutischen Industrie vorherzusagen. Die Bewertungsdaten umfassen Informationen zu Nebenwirkungen, Vorteilen und Kommentaren von Kunden, die in der zuvor erwähnten Kundenanwendung erhalten wurden.

Das Empfehlungssystem kann sich auch durch das N-Gram-Modell selbst trainieren, indem es neue Bewertungen erkennt und die Empfehlungsergebnisse entsprechend aktualisiert. Dies wird in dieser Abbildung gezeigt.

Die Verwendung von Smart Contracts wird auch implementiert, um die Anzahl der Personen zu begrenzen, die an einer bestimmten Transaktion beteiligt sind. Ein Smart Contract zielt darauf ab, den beteiligten Parteien die Möglichkeit zu bieten, Informationen, Eigentum oder sogar Geld auszutauschen, ohne einen externen Agenten oder Makler zu beauftragen. Es sind normalerweise Zeilen von Computercode, die die getroffene Vereinbarung durchsetzen, ohne einen Zwischenhändler zu beauftragen. Im vorgeschlagenen Netzwerk wurden Java und Node.JS verwendet, um Smart Contracts zu schreiben. Diese Smart Contracts werden im verteilten Hauptbuch des Blockchain-Netzwerks gespeichert, wo sie vor Manipulation oder möglicher Löschung geschützt sind.

Experimentelle Ergebnisse

Mehrere Schlussfolgerungen ergaben sich aus dem Testen des vorgeschlagenen auf maschinellem Lernen basierenden Medikamentenempfehlungs- und -managementsystems (DSCMR).

Im Drogenmanagementsystem kann die zuvor erwähnte Client-Anwendung effektiv mit dem Blockchain-System kommunizieren. Sobald die Identität jedes Benutzers von den Peer-Knoten validiert wurde, können sie Transaktionen starten. Wie in dieser Abbildung gezeigt, können Hersteller Arzneimitteldetails im Blockchain-Netzwerk hinzufügen, aktualisieren oder löschen. Andere Teilnehmer wie Ärzte, Krankenhäuser und Apotheken können diese Aufzeichnungen einsehen und bei Bedarf Änderungen und Aktualisierungen an den Arzneimittelinformationen vornehmen, wie hier zu sehen ist.

Der REST Server Composer unterstützt die Kommunikation zwischen der Client-Anwendung und dem Blockchain-Netzwerk. Alle Anfragen zur Validierung von Transaktionen werden über den Server gesendet und dann im Blockchain-Netzwerk gespeichert. (Dieser Vorgang wird hier demonstriert.)

Was das Medikamentenempfehlungssystem betrifft, wurden vier Zustände getestet:Akne, Bluthochdruck, Angstzustände und Alkoholabhängigkeit. Unter Verwendung der Client-Anwendung arbeitete das System daran, den Kunden auf sichere und transparente Weise genau das beste Medikament vorzuschlagen. Patienten könnten auch die Quelle des Arzneimittels verfolgen, um festzustellen, ob es echt oder gefälscht ist.

Insgesamt bietet das System vier Hauptvorteile bei der Bekämpfung von Arzneimittelfälschungen. Erstens kann das DSCMR-System den Kunden des Systems erfolgreich die bestbewertete und beste Medizin empfehlen. Zweitens können Patienten direkt über eine Client-Anwendung auf das System zugreifen, und pharmazeutische Kunden wie Ärzte können mit ihren Zugangsdaten auf das System zugreifen. Drittens kann das DSCMR-System den Kunden ein sicheres und transparentes Erlebnis bieten.

Schließlich können Patienten über das DSCMR-System die Quelle ihres Medikaments durch Scannen eines Strichcodes überprüfen, dem das System die gesamte Quelle des Medikaments zur Verfügung stellt.

Ob Ärzte, Apotheker, Krankenhäuser oder Hersteller – alle Beteiligten in der Kette können das jeweilige Medikament entlang der Lieferkette nachverfolgen. Dies trägt dazu bei, zu verhindern, dass jemand gefälschte Medikamente in die Kette einfügt, was hoffentlich das Problem der gefälschten Medikamente verringert.

Daniel Browning ist Business Development Coordinator bei Do Supply Inc.