Memanfaatkan Blockchain dan Machine Learning untuk Mengamankan Rantai Pasok Obat

Selama bertahun-tahun, perusahaan farmasi telah kesulitan melacak produk melalui rantai pasok. Kekurangan ini telah memudahkan penyangkal untuk memperkenalkan obat palsu ke dalam pasar.

Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan sistem baru untuk melacak dan melacak obat. Peneliti percaya blockchain dapat memberikan dasar teknologis untuk sistem tersebut, karena ia dapat melacak obat yang sah dan membantu mencegah peredaran obat palsu.

Obat palsu didefinisikan oleh Organisasi Kesehatan Dunia sebagai obat yang “diproduksi secara penipuan, melabeli salah, [ber]kualitas rendah, menyembunyikan detail sumber atau identitas, dan [tidak mengikuti] standar yang ditetapkan.”

Sementara obat-obatan tersebut mungkin mencakup beberapa bahan asli, mereka juga dapat mengandung bahan beracun pada tingkat produksi. Jika dikonsumsi, mereka dapat menyebabkan masalah kesehatan serius.

Kadang-kadang pembuat obat palsu menggunakan logo perusahaan terkemuka untuk memasukkan produk mereka ke dalam pasar. Meskipun ini adalah masalah di seluruh dunia, praktik ini mempengaruhi negara berkembang secara tidak proporsional.

Obat palsu didistribusikan melalui jaringan yang sangat kompleks, sehingga sulit untuk terdeteksi dan dihapus. Untuk mencegah distribusi mereka, diperlukan sistem yang dapat melacak dan melacak pengiriman obat di setiap tahap. Blockchain adalah inovasi terbaru yang berjanji untuk mencapai tujuan ini.

Blockchain awalnya dibuat untuk berfungsi sebagai catatan transaksi untuk Bitcoin. Ini menyediakan buku besar terdistribusi untuk penyimpanan catatan data, yang disusun dalam beberapa “blok.” Data yang dikumpulkan mencakup waktu, tanggal, harga, dan peserta yang terlibat dalam setiap transaksi. Saat satu blok berubah, semua bagian diperbarui sesuai, memastikan informasi terbaru untuk setiap transaksi.

Saat diterapkan pada rantai pasok farmasi, blockchain menawarkan buku besar elektronik di mana semua orang dalam jaringan dapat melihat dan memvalidasi informasi.

Untuk membuat sistem manajemen rantai pasok obat yang aman, desainer mengusulkan penggunaan blockchain dengan Hyperledger fabric. Perangkat lunak ini mampu memantau dan melacak semua bagian dari proses pengiriman obat. Ia dapat mengonfigurasi beberapa database world state untuk memelihara seperangkat nilai saat ini. Saat diterapkan pada dunia farmasi, ini memungkinkan obat untuk ditelakak secara akurat terlepas dari di mana mereka berada di dunia.

Untuk mengatasi obat palsu, peneliti mengusulkan sistem manajemen dan rekomendasi rantai pasok obat berbasis blockchain dan machine learning (DSCMR). Penting untuk membedakan antara kedua komponen komplementer ini — dalam sistem manajemen obat, pengguna dapat melacak obat di setiap langkah, membuat pesanan, memperbarui pesanan, dan lainnya, sementara sistem rekomendasi mengidentifikasi obat terbaik untuk pelanggan farmasi melalui penggunaan modul N-gram dan LightGBM berbasis machine learning.

Dengan sistem manajemen rantai pasok obat, pengguna dapat melakukan transaksi seperti memeriksa informasi obat, melacak dan melacak pesanan, dan memperbarui catatan. Pengguna dapat meliputi pasien, dokter, produsen, distributor, apotek, dan rumah sakit. Data yang terkait dengan berbagai pengguna disimpan dalam blockchain, yang ditunjukkan dalam gambar ini.

Setiap pengguna disediakan dengan aplikasi web yang melalui hal itu mereka dapat melakukan transaksi dan berkomunikasi dengan jaringan blockchain, serta melacak status pengiriman. Untuk memastikan keamanan di seluruh rantai pasok farmasi, semua pengguna harus menerima izin untuk memeriksa detail lengkap obat. Mereka menggunakan aplikasi klien untuk masuk dan melakukan transaksi masing-masing.

Untuk mengajukan proposal transaksi, pengguna harus membuat permintaan menggunakan kredensial mereka. Jika dianggap valid, permintaan dikirim ke node peer dalam sistem untuk ditinjau dan disetujui. Node-node ini meninjau proposal dan memberikan persetujuan jika memenuhi kriteria smart contract. Mereka juga memvalidasi hasil transaksi dan mencatatnya dalam buku besar. Setelah tindakan ini selesai, buku besar memperbarui semua data untuk dilihat oleh semua orang. Prosedur yang diusulkan dapat dilihat di sini.

Untuk sistem rekomendasi obat, kumpulan data ulasan publik berdasarkan ulasan pengguna obat dibuat untuk melatih sistem dan memprediksi obat paling efektif yang tersedia di industri. Data ulasan mencakup informasi tentang efek samping, manfaat, dan komentar dari pelanggan yang diterima dalam aplikasi klien yang disebutkan sebelumnya.

Sistem rekomendasi juga dapat melatih dirinya sendiri melalui model N-gram, dengan mengenali ulasan baru dan memperbarui hasilnya sesuai. Ini ditunjukkan dalam gambar ini.

Penggunaan smart contract membatasi jumlah individu yang terlibat dalam transaksi tertentu. Smart contract memberikan pihak dengan sarana untuk bertukar informasi, properti, atau bahkan uang tanpa penggunaan agen atau perantara pihak ketiga. Biasanya, ini terdiri dari baris kode komputer yang memaksa perjanjian.

Dalam jaringan yang diusulkan, Java dan Node.JS digunakan untuk menulis smart contract. Mereka disimpan dalam buku besar terdistribusi blockchain, di mana mereka dilindungi dari manipulasi atau penghapusan yang mungkin terjadi.

Beberapa kesimpulan muncul dari pengujian sistem DSCMR berbasis machine learning yang diusulkan. Dalam sistem manajemen obat, aplikasi klien yang disebutkan sebelumnya dapat berkomunikasi dengan blockchain secara efektif. Setelah identitas pengguna divalidasi oleh node peer, mereka dapat memulai transaksi. Seperti yang ditunjukkan dalam gambar ini, produsen dapat menambahkan, memperbarui, atau menghapus detail obat dalam blockchain. Peserta lain seperti dokter, rumah sakit, dan apotek dapat melihat catatan ini dan membuat perubahan dan pembaruan pada informasi obat sesuai kebutuhan, seperti yang terlihat di sini.

Server REST composer membantu komunikasi antara aplikasi klien dan blockchain. Setiap permintaan untuk memvalidasi transaksi dikirim melalui server, kemudian disimpan dalam blockchain. Proses ini ditunjukkan di sini.

Seperti yang terkait dengan sistem rekomendasi obat, empat kondisi diuji: jerawat, tekanan darah tinggi, kecemasan, dan ketergantungan alkohol. Menggunakan aplikasi klien, sistem bekerja untuk secara akurat menyarankan obat terbaik untuk pelanggan dengan cara yang aman dan transparan. Pasien juga dapat melacak sumber obat untuk menentukan apakah itu asli atau palsu.

Sistem DSCMR menawarkan empat keuntungan utama dalam mengatasi pemalsuan obat:

• Ia dapat merekomendasikan obat terbaik dan terpilih kepada pelanggan.
• Ia memungkinkan pasien untuk mengakses sistem secara langsung melalui aplikasi klien, dan pelanggan farmasi seperti dokter dengan menggunakan kredensial mereka.
• Ia dapat memberikan pelanggan pengalaman yang aman dan transparan.
• Pasien dapat memeriksa seluruh sumber obat mereka dengan memindai barcode.

Baik itu dokter, apoteker, rumah sakit, atau produsen, semua orang yang terlibat dalam rantai akan dapat melacak obat yang relevan di sepanjang rantai pasok. Ini membantu mencegah masuknya obat palsu ke dalam rantai, dan mengurangi masalah obat palsu.

Daniel Browning adalah business development coordinator di Do Supply Inc.