Comment la blockchain pourrait aider à lutter contre les médicaments contrefaits

Les sociétés pharmaceutiques ont du mal pendant des années à suivre leurs produits tout au long de leurs chaînes d'approvisionnement, ce qui permet aux contrefacteurs d'introduire de faux médicaments sur le marché.

Pour contrer ce problème, un nouveau système de traçabilité et de suivi des médicaments est nécessaire. Les chercheurs pensent que la blockchain peut fournir la base technologique d'un tel système car elle peut suivre avec succès les médicaments et aider à empêcher la circulation de faux.

Avant de plonger dans la façon dont la blockchain pourrait devenir une solution, nous devons examiner la source du problème.

Médecine contrefaite

Les médicaments contrefaits sont définis par l'Organisation mondiale de la santé (OMS) comme « des médicaments fabriqués de manière frauduleuse, mal étiquetés, de mauvaise qualité, cachant le détail de la source ou l'identité et ne respectent pas la norme définie ».

Bien que ces médicaments puissent contenir des ingrédients authentiques, ils peuvent également contenir des ingrédients toxiques au niveau de la production. S'ils sont consommés, ces médicaments peuvent causer de graves problèmes de santé.

Parfois, les fabricants de médicaments contrefaits utilisent les logos d'entreprises réputées pour permettre à leur produit d'entrer sur le marché. Bien qu'il s'agisse d'un problème mondial, les pays en développement sont touchés de manière disproportionnée par ce problème.

Les médicaments contrefaits sont distribués dans un réseau très complexe, ce qui les rend difficiles à détecter et à éliminer. Pour empêcher la distribution de médicaments contrefaits, un système est nécessaire pour retracer et suivre la livraison des médicaments à chaque étape. La blockchain est la dernière innovation capable de gérer la chaîne d'approvisionnement complexe et de suivre le produit à chaque étape.

Applications de blockchain

Blockchain a été conçu pour stocker le journal des transactions pour Bitcoin. Il fournit un logiciel de grand livre riche pour stocker des enregistrements de données, qui sont des journaux de transactions organisés en plusieurs blocs. Un système de blockchain collecte des données relatives à l'heure, la date, le prix et les participants impliqués dans chaque transaction.

Lorsqu'un bloc d'informations change, toutes les pièces sont mises à jour en conséquence, donnant des informations à jour pour chaque transaction.

Lorsqu'elle est appliquée à la chaîne d'approvisionnement pharmaceutique, la blockchain offre un grand livre électronique où tout le monde dans le réseau peut voir et valider les informations de transaction.

Pour créer un système sécurisé de gestion de la chaîne d'approvisionnement en médicaments, l'utilisation de la blockchain avec le tissu Hyperledger a été proposée. Ce logiciel de grand livre est capable de surveiller et de suivre toutes les parties du processus d'administration du médicament. Le tissu Hyperledger peut configurer plusieurs bases de données d'état du monde pour maintenir l'ensemble des valeurs actuelles et, lorsqu'il est appliqué au monde pharmaceutique, il permet de tracer avec précision les médicaments, quel que soit l'endroit où ils se trouvent dans le monde.

Le système DSCMR

Des chercheurs ont proposé un système de gestion et de recommandation de la chaîne d'approvisionnement en médicaments (DSCMR) basé sur la blockchain et l'apprentissage automatique pour lutter contre les médicaments contrefaits. Premièrement, nous devons distinguer les deux composantes complémentaires de ce système — le système de gestion de l'approvisionnement en médicaments et le système de recommandation.

Dans le système de gestion des médicaments, les utilisateurs peuvent suivre le médicament à chaque étape, passer des commandes, mettre à jour les commandes, etc.

Le système de recommandation fonctionne pour recommander le meilleur médicament aux clients des sociétés pharmaceutiques grâce à l'utilisation des modules basés sur l'apprentissage automatique Ngram et LightGBM.

Le système de gestion des médicaments

Avec le système de gestion de la chaîne d'approvisionnement en médicaments, les utilisateurs peuvent effectuer diverses transactions telles que la vérification des informations sur les médicaments, le suivi et la traçabilité des commandes, la mise à jour des enregistrements, etc.

Les utilisateurs du système peuvent inclure des patients, des médecins, des fabricants, des distributeurs, des pharmacies et des hôpitaux, etc. Les données relatives aux différents utilisateurs sont stockées dans le système blockchain.

Chaque utilisateur dispose d'une application Web où il peut effectuer sa transaction et communiquer avec le réseau blockchain, et chaque utilisateur peut suivre l'état de la livraison du médicament. De plus, tous les utilisateurs doivent recevoir la permission de vérifier les détails complets des médicaments. Ils utiliseront l'application cliente pour se connecter et effectuer leurs transactions respectives. Cela permet d'augmenter les niveaux de sécurité tout au long de la chaîne d'approvisionnement pharmaceutique.

Pour soumettre une proposition de transaction, les utilisateurs doivent soumettre une demande en utilisant leurs informations d'identification. La demande, si elle est valide, est envoyée aux nœuds homologues du système pour être examinée et approuvée. Ces nœuds homologues travaillent pour examiner la proposition et donner son approbation si elle est valide et remplit les critères du contrat intelligent. Ils travaillent également à valider les résultats des transactions et à les enregistrer dans le grand livre. Une fois cette opération terminée, le grand livre met à jour toutes les données pour que tout le monde puisse les voir.

La procédure proposée peut être consultée ici.

Le système de recommandation de médicaments

Le système de recommandation de médicaments, qui a été créé avec des techniques de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique, fonctionne pour recommander le meilleur médicament aux clients des sociétés pharmaceutiques grâce à l'utilisation des modules basés sur l'apprentissage automatique Ngram et LightGBM.

Un ensemble de données d'examen public des médicaments basé sur les examens des utilisateurs de drogues a été utilisé pour former les modèles de ce système et pour prédire les médicaments les meilleurs et les plus efficaces dans l'industrie pharmaceutique. Les données d'examen comprennent des informations sur les effets secondaires, les avantages et les commentaires des clients reçus dans l'application client mentionnée précédemment.

Le système de recommandation est également capable de s'entraîner via le modèle N-gram en reconnaissant les nouveaux avis et en mettant à jour les résultats des recommandations en conséquence. Ceci est montré dans cette figure.

L'utilisation de contrats intelligents est également mise en œuvre pour limiter le nombre d'individus impliqués dans une certaine transaction. Un contrat intelligent vise à fournir aux parties impliquées un moyen d'échanger des informations, des biens ou même de l'argent sans l'utilisation d'un agent ou d'un courtier tiers. Ce sont généralement des lignes de code informatique qui font respecter l'accord conclu sans recourir à un intermédiaire. Dans le réseau proposé, Java et Node.JS ont été utilisés pour écrire des contrats intelligents. Ces contrats intelligents sont stockés dans le grand livre distribué du réseau blockchain, où ils sont protégés contre la falsification ou la suppression éventuelle.

Résultats expérimentaux

Plusieurs conclusions ont émergé des tests du système de recommandation et de gestion des médicaments basé sur l'apprentissage automatique (DSCMR) proposé.

Dans le système de gestion des médicaments, l'application cliente mentionnée précédemment peut communiquer efficacement avec le système blockchain. Une fois que l'identité de chaque utilisateur est validée par les nœuds homologues, ils peuvent démarrer des transactions. Comme le montre cette figure, les fabricants peuvent ajouter, mettre à jour ou supprimer des détails sur les médicaments dans le réseau blockchain. D'autres participants comme les médecins, les hôpitaux et les pharmacies peuvent consulter ces enregistrements et apporter des modifications et des mises à jour aux informations sur les médicaments, comme indiqué ici.

Le composeur de serveur REST facilite la communication entre l'application cliente et le réseau blockchain. Toutes les demandes de validation des transactions sont envoyées via le serveur, puis stockées dans le réseau blockchain. (Ce processus est démontré ici.)

Quant au système de recommandation de médicaments, quatre conditions ont été testées :l'acné, l'hypertension artérielle, l'anxiété et la dépendance à l'alcool. À l'aide de l'application client, le système a fonctionné pour suggérer avec précision le meilleur médicament aux clients de manière sécurisée et transparente. Les patients pourraient également suivre la source du médicament pour déterminer s'il s'agit d'un médicament réel ou faux.

Globalement, le système offre quatre avantages principaux dans la lutte contre la contrefaçon des médicaments. Premièrement, le système DSCMR peut recommander avec succès le médicament le mieux noté et le meilleur aux clients du système. Deuxièmement, il permet aux patients d'accéder directement au système via une application client, et les clients pharmaceutiques tels que les médecins peuvent accéder au système en utilisant leurs informations d'identification. Troisièmement, le système DSCMR peut offrir aux clients une expérience sécurisée et transparente.

Enfin, grâce au système DSCMR, les patients peuvent vérifier la source de leur médicament en scannant un code-barres, auquel le système fournira la source complète du médicament.

Qu'il s'agisse de médecins, de pharmaciens, d'hôpitaux ou de fabricants, tous les acteurs de la chaîne pourront suivre le médicament concerné tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Cela aide à empêcher quiconque d'introduire de faux médicaments dans la chaîne, réduisant, espérons-le, le problème des médicaments contrefaits.

Daniel Browning est coordinateur du développement commercial chez Do Supply Inc.