一元化されたデータ管理は、COVID-19へのグローバルな対応を妨げました

COVID-19の発生は、それ以前の他のブラックスワンイベントと同様に、さまざまな業界やプロセスにおける体系的な弱点を明らかにしました。情報化時代が本格化する中、この特定のイベントはデータ管理の決定的な重要性を強調し、現状のデータ管理システムの失敗を浮き彫りにしました。.

パンデミックへの世界的な対応という点では、不十分なデータ管理の結果は、悪化した不足から不必要に長い医薬品開発時間にまで及び、最終的にはより多くの命が失われます。一方で、次世代のデータ管理ソリューションを採用する人にはチャンスがたくさんあり、そのメリットは広く享受されます。.

パンデミックの真っ只中にある個人用保護具（PPE）の不足に対処する欧州連合の試みは、COVID-19の文脈におけるデータ管理の重要性を理解するための有用な出発点を提供します.

4月初旬、ウイルスがヨーロッパ中に急速に広まったため、PPEの不足が痛々しいほど明らかになりました。しかし、グローバルなサプライチェーンの複雑な世界では、供給を増やすことを試みる前に、最初のステップはデータを収集することである必要があります。今PPEを作っているのは誰ですか？なぜ彼らはもっと作ることができないのですか？彼らはどんな材料を必要としますか？ボトルネックはどこにありますか?

EUは真剣にこれらの質問に答えようとしましたが、それができることは、医療用PPEを製造しているヨーロッパの企業に電子メールで調査を送ることだけでした。もちろん、少なくとも現在のパンデミックでは、これが効果的になることは決してありませんでした。これは、照会されたすべてのサプライヤーが調査にすぐに回答したとしても、最良のシナリオでは1週間以内にデータが照合されるためです。もちろん、その時までに、需要の急増によりサプライヤの在庫が減少するため、データの多くは陳腐化するでしょう。.

さらに、サプライヤーのサプライヤーはどうですか？ PPEのグローバルサプライチェーンを構成するすべてのアップストリームノードはどうですか？ PPEのサプライチェーンの必要なリアルタイムの全体像を得るどころか、この調査でEUが期待できるのは、表面的な最上層のスナップショットでした。.

ブロックチェーンベースのソリューション

では、なぜ私たちは医療サプライチェーン（またはそれに関するサプライチェーン）を普遍的に可視化しないのでしょうか？答えは2つあります。1つは、レガシー通信システムがサプライチェーンの参加者によるデータの安全かつ効率的な共有を妨げるためです。第二に、参加者の多くはそのようなシステムに参加するインセンティブを欠いているため.

両方の問題は、方法は異なりますが、ブロックチェーンでサポートされている分散化によって解決できます。.

ブロックチェーンでサポートされている通信システムに精通している人は、最初の問題（データを安全かつ効率的に共有する）に対する実行可能な解決策であることを知っています。ブロックチェーンベースの分散通信ネットワークは、サプライチェーンのレガシー通信システムに関連する技術的障壁を克服すると同時に、セキュリティ上の懸念も満たします。.

ブロックチェーンテクノロジーは、従来の集中型システムのようにチェーン内の各ノードと個別に通信するのではなく、分散型台帳を使用して参加者が他のすべての参加者に「一度に」通信できるようにします。これは、サプライチェーンが現在の（制限的な）「ワンアップワンダウン」コミュニケーションモデルを克服できることを意味します。このモデルでは、各参加者はチェーン内で1ステップ上（サプライヤーに対して）と1ステップ下（バイヤーに対して）しか可視性がありません。.

さらに、最新の許可されたブロックチェーンネットワークは、必要な粒度と読み取り/書き込みアクセスを提供して、次のことを保証します。1）信頼できるノードのみが元帳に追加できます。 2）商業的に機密性の高い情報を必要に応じて保護できます.

サプライチェーンにおける普遍的な可視性の出現を妨げるもう1つの、そしてより困難な問題は、すべての参加者をネットワークに引き込むインセンティブの欠如です。これは、現状の慣性を克服する必要があるだけでなく、作用している積極的な阻害要因にも対処する必要があるため、注意が必要です。ここでの慣性とは、レガシーシステムへの投資と使用を指し、提案されたソリューションは、参加者がそれを採用するために十分な付加価値を提供する必要があることを意味します。.

阻害要因の観点から、問題は、上流のサプライヤーは通常、下流の顧客に彼らの業務、価格設定、調達に関する情報を開示したくないということです。そうすることで、多くの場合、商業上の利点が失われるからです。.

ここで終わるのは、コモンズの悲劇のようなものです。基本的に、私たちが望んでいるのは、すべての参加者が、生産できる量、入力と出力の品質、チェーン内のすべてのレベルでのすべての出荷の現在のステータスなどの情報を共有することです。一方で、すべての参加者が何らかの形で協力してその情報を共有できれば、誰もが恩恵を受けることができます。その理由は次のとおりです。1）より多くの情報が添付されると、最終消費者にとっての商品の価値が高まります（追加情報により、最終消費者の健康と安全が向上し、持続可能性の目標を順守し、迅速かつ効率的なリコールが可能になります）。 2）ジャストインタイム生産のような効率が解き放たれます。 3）入力の欠落によって引き起こされるカスケード製造のシャットダウンを予測し、回避することができます.

ただし、これらの利点は、すべて（またはほとんど）の参加者が協力しない限り得られません。これは、これまでの主要なサプライチェーンでは大規模に達成できなかったことです。ここでインセンティブが生まれます.

ブロックチェーンがサポートする分散型ネットワークは、適切なインセンティブを提供することにより、必要な協力を促進できます。これらのネットワークは、本質的にデータの価値を結晶化する方法であり、情報化時代において、データは非常に貴重なリソースであることを忘れないでください。.

これがどのように機能するかの一例は、データを活用してチェーン内の上流サプライヤーの資金調達を確保する場合です。たとえば、PPEバイザー用のプラスチックスクリーンの上流サプライヤーは、優れた資金調達へのアクセスであるニンジンによって「可視性ネットワーク」に参加するように誘惑することができます。新しい（ブロックチェーンを利用した）データ管理ネットワークのおかげで、上流のサプライヤーのデータ（たとえば、受け取った請求書を含む）が下流のバイヤーの銀行に見られる場合、重要なサプライチェーンの資金調達をより多くのものから解き放つことができます。プラスチックスクリーンサプライヤーに至るまでバイヤーの市場を開拓し、彼がより早く供給を増やすことを可能にしました。その結果、より回復力があり効率的なサプライチェーンが実現します。.

ブロックチェーン技術の実装

このモデルは、ケンブリッジ大学が支援するTradoプロジェクトなど、さまざまなパイロットで成功を収めてすでに展開されています。このプロジェクトは、このような「利益のためのデータ」スワップを成功裏に実現し、現在、ナイジェリアでより回復力のあるサプライチェーンをもたらしています。.

データ共有の効果的なインセンティブのもう1つの例は、ピアツーピアデータ交換の市場であるDatabrokerです。 Tradoはデータの共有に間接的なメリット（サプライチェーンの資金調達の機会）を提供しますが、Databrokerは直接的なアプローチを採用しており、データ所有者はデータを販売するように直接インセンティブを与えられ、データが一元化されたサードパーティのデータベースに保存されないというセキュリティの恩恵を受けます。.

医療サプライチェーンへの限られた可視性とそれに対応する回復力の欠如は、COVID-19が他の方法よりも多くの被害を引き起こした理由のほんの一部です。改善されたデータ管理は、同様の問題がデータの効率的な管理とそれに対応する利点を妨げる医薬品開発自体を含む、ライフサイエンスの幅広いアプリケーションの中心です。.

の最新フィギュア費用市場の承認を得る処方薬の開発（10〜15年のプロセス）は26億ドルと莫大な金額であり、研究の複雑さと規制の監視が増すにつれて、過去20年間で劇的に増加しました。専門家は、問題の大部分は科学の進歩を遂げるために必要なデータを管理できないことであることに同意します.

医薬品開発中に収集されたデータが最大限に活用されることを妨げる重要な障壁は、データの多くが企業によって所有されているという事実に由来しています。これは、それを共有することが彼らの競争力を脅かすことを意味します。データを共同研究に利用できるようにするためには、知的財産を保護する方法が必要です。創薬のための機械学習元帳オーケストレーション、またはMELLODDYは、まさにそれを行うブロックチェーンサポートプロジェクトの例です。.

共同であるMELLODDY 資金提供 European Innovative Medicines Initiativeとヨーロッパの大手製薬会社10社により、コンソーシアムメンバーの化学ライブラリーから10億を超える医薬品開発と関連データポイントがプールされています。.

ただし、MELLODDYは、従来の意味でデータを一緒にプールするのではなく、ブロックチェーンベースのインフラストラクチャ上に構築された統合学習モデルを展開します。これにより、データが企業のそれぞれのサーバーから離れることはありません。代わりに、機械学習プロセスは参加している各製薬会社でローカルに行われ、モデルのみがコンソーシアムで共有されます.

このようにして、結果として得られるモデルの予測力は、すべてのデータセットから恩恵を受けると同時に、各参加者の専有データを保護することができます。言い換えれば、競合他社はデータ（最も価値のある資産）の所有権を放棄することなく、データを共有して科学的な進歩を遂げることができます。これは、COVID-19のようなパンデミックの世界ではもちろん不可欠な、医薬品開発プロセスの大幅な効率向上につながる可能性があります。.

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ここに記載されている見解、考え、意見は著者のみのものであり、必ずしもコインテレグラフの見解や意見を反映または表現しているわけではありません。.

マシュー・ヴァン・ニーケルク は、エンタープライズブロックチェーン開発用のローコードプラットフォームであるSettleMintとデータの分散型マーケットプレイスであるDatabrokerの共同創設者兼CEOです。彼はカナダのウェスタンオンタリオ大学で優等学士号を取得し、ベルギーのVlerick BusinessSchoolで国際MBAを取得しています。マシューは2006年からフィンテックの革新に取り組んできました.