区块链与机器学习护航药品供应链安全

多年来，制药企业难以追踪供应链中的产品流向。这一短板让造假者有机可乘，将假药推向市场。

为解决这一问题，亟需一套药品追踪溯源新体系。研究人员认为区块链可提供技术基础，因其能追踪正品药品并防止假药流通。

世界卫生组织定义假药为："欺诈性制造、错误标签、低质量、隐瞒来源详情或身份、不遵循既定标准"的药品。

此类药品可能含部分真实成分，但生产环节也可能掺入有毒成分。服用后可导致严重健康问题。

有时造假者冒用知名企业商标将产品推向市场。虽为全球性问题，但对发展中国家冲击尤甚。

假药通过高度复杂的网络分销，难以检测和清除。为防止流通，需要一套能在每个环节追踪药品配送的系统。区块链是实现这一目标的最新创新。

区块链技术原理

区块链最初作为比特币交易日志而创建。它提供分布式账本存储数据记录，按多个"区块"排列。数据含每笔交易的时间、日期、价格及参与方。当一个区块变更，所有区块同步更新，确保每笔交易信息最新。

应用于医药供应链，区块链提供电子账本，网络中每个人都能查看和验证信息。

为构建安全药品供应链管理系统，设计者提议使用区块链结合Hyperledger Fabric。该软件能监控追踪药品配送全流程，可配置多个世界状态数据库维护当前值集合。应用于医药领域，能实现药品无论身处世界何处都能精准溯源。

为打击假药，研究者提出基于区块链和机器学习的药品供应链管理与推荐系统(DSCMR)。须区分这两个互补组件——药品管理系统中，用户可追踪每步药品流向、下单、更新订单等；推荐系统通过N-gram和LightGBM机器学习模块为医药客户识别最佳药品。

药品供应链管理系统支持用户查询药品信息、追踪订单、更新记录。用户包括患者、医生、制造商、分销商、药房、医院。各用户相关数据存储于区块链中。

每个用户获提供Web应用，可执行交易、与区块链网络通信、追踪配送状态。为确保医药供应链安全，所有用户查看药品完整详情需获权限。他们使用客户端应用登录并执行各自交易。

提交交易提案需用凭证发起请求。若有效，请求发送至系统对等节点审批。节点审查提案，若满足智能合约标准则批准。同时验证交易结果并记录账本。完成后账本更新所有数据供查看。

基于药品用户评价的公开数据集训练系统，预测行业最有效药品。评价数据含副作用、疗效、客户端应用收到的客户评论。

推荐系统还能通过N-gram模型自我训练，识别新评价并相应更新结果。

智能合约限制单笔交易参与人数。它提供无需第三方代理/经纪人即可交换信息、财产甚至资金的方式。通常由强制执行协议的计算机代码组成。

提议网络中用Java和Node.js编写智能合约，存储于区块链分布式账本，防篡改或删除。

测试机器学习DSCMR系统得出若干结论。药品管理系统中，客户端应用能有效与区块链通信。用户身份经对等节点验证后可发起交易。制造商可在区块链增删改药品详情。医生、医院、药房等其他参与者可查看记录并按需修改更新药品信息。

REST服务器组件辅助客户端应用与区块链通信。验证交易请求经服务器发送后存入区块链。

药品推荐系统测试了痤疮、高血压、焦虑、酒精依赖四种病症。通过客户端应用，系统能安全透明地准确推荐最佳药品。患者也可追踪药品来源辨别真伪。

DSCMR系统打击假药具四大优势：

无论医生、药剂师、医院还是制造商，所有供应链参与方均能追踪相关药品流向。这有助于防止假药进入链条，减少假药问题。

Daniel Browning是Do Supply Inc.业务发展协调员。

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