L’epidemia di COVID-19, proprio come qualsiasi altro evento del cigno nero precedente, ha rivelato debolezze sistemiche in un’ampia varietà di settori e processi. Con l’era dell’informazione ora in pieno svolgimento, questo particolare evento ha enfatizzato l’importanza critica della gestione dei dati e ha evidenziato il fallimento dei sistemi di gestione dei dati dello status quo.

In termini di risposta globale alla pandemia, le conseguenze di una cattiva gestione dei dati vanno da carenze esacerbate a tempi di sviluppo di farmaci inutilmente lunghi e il risultato finale è un maggior numero di vite perse. D’altra parte, le opportunità abbondano per coloro che abbracciano la prossima generazione di soluzioni di gestione dei dati e i vantaggi saranno ampiamente apprezzati.

Il tentativo dell’Unione Europea di affrontare la carenza di dispositivi di protezione individuale, o DPI, all’apice della pandemia fornisce un utile punto di partenza per comprendere l’importanza della gestione dei dati nel contesto di COVID-19.

All’inizio di aprile, mentre il virus si stava diffondendo rapidamente in tutta Europa, la carenza di DPI è diventata dolorosamente evidente. Tuttavia, nel complesso mondo delle catene di approvvigionamento globali, prima di poter anche solo tentare di aumentare l’offerta, il primo passo dovrebbe essere quello di raccogliere dati. Chi produce DPI adesso? Perché non possono fare di più? Di quali materiali hanno bisogno? Dove sono i colli di bottiglia?

L’UE ha tentato seriamente di rispondere a queste domande, ma tutto ciò che poteva fare è stato inviare sondaggi, tramite e-mail, alle aziende europee che producono DPI per uso medico. Naturalmente, questo non sarebbe mai stato efficace, almeno non per l’attuale pandemia. Questo perché anche se tutti i fornitori interrogati avessero risposto immediatamente al sondaggio, lo scenario migliore avrebbe i dati raccolti entro una settimana. A quel punto, ovviamente, gran parte dei dati sarebbe obsoleta, poiché i fornitori avrebbero ridotto le loro scorte a causa dell’enorme aumento della domanda.

Inoltre, per quanto riguarda i fornitori dei fornitori? Che dire di tutti i nodi a monte che compongono la catena di fornitura globale per i DPI? Lungi dall’ottenere la necessaria visione olistica in tempo reale della catena di approvvigionamento dei DPI, il massimo che l’UE poteva sperare con questo sondaggio era un’istantanea dello strato superficiale superficiale.

Soluzioni basate su blockchain

Quindi, perché non abbiamo una visibilità universale sulle catene di approvvigionamento medico (o qualsiasi catena di approvvigionamento per quella materia)? La risposta è duplice: primo, perché i sistemi di comunicazione legacy impediscono ai partecipanti alla catena di approvvigionamento di condividere i dati in modo sicuro ed efficiente; secondo, perché molti dei partecipanti non hanno incentivi per aderire a un tale sistema.

Entrambi i problemi possono essere risolti, anche se in modi diversi, tramite la decentralizzazione supportata da blockchain.

Le persone che hanno familiarità con i sistemi di comunicazione supportati da blockchain sanno di essere una soluzione praticabile al primo problema (condivisione sicura ed efficiente dei dati). Una rete di comunicazione distribuita basata su blockchain supera le barriere tecniche associate ai sistemi di comunicazione legacy nelle catene di approvvigionamento, soddisfacendo anche i problemi di sicurezza.

Piuttosto che comunicare separatamente con ogni nodo della catena come nei tradizionali sistemi centralizzati, la tecnologia blockchain consente ai partecipanti, utilizzando un registro decentralizzato, di comunicare “tutto in una volta” a tutti gli altri partecipanti. Ciò significa che le catene di approvvigionamento possono superare l’attuale modello di comunicazione (restrittivo) “uno-uno-uno-uno” in cui ogni partecipante ha visibilità solo di un gradino verso l’alto (per un fornitore) e un gradino verso il basso (per un acquirente) nella catena.

Inoltre, le moderne reti blockchain autorizzate forniscono la granularità necessaria e l’accesso in lettura / scrittura per garantire: 1) solo i nodi fidati possono aggiungere al libro mastro; e 2) le informazioni commercialmente sensibili possono essere protette ove necessario.

L’altro – e più difficile – problema che impedisce l’avvento della visibilità universale nelle catene di approvvigionamento è la mancanza di incentivi per attirare tutti i partecipanti alla rete. Questo è complicato perché non solo si deve superare l’inerzia dello status quo, ma si devono anche affrontare i disincentivi attivi che sono in gioco. L’inerzia qui si riferisce agli investimenti e all’utilizzo di sistemi legacy e significa che qualsiasi soluzione proposta deve fornire un valore aggiunto sufficiente affinché i partecipanti si sforzino di adottarla.

In termini di disincentivi, il problema è che i fornitori a monte in genere non vogliono rivelare ai clienti a valle informazioni sulle loro operazioni, sui prezzi e sull’approvvigionamento perché in molti casi eliminerebbe il loro vantaggio commerciale.

Quello che finiamo qui è una sorta di tragedia dei beni comuni. In sostanza, ciò che vogliamo è che tutti i partecipanti condividano informazioni come quanto possono produrre, la qualità dei loro input e output e lo stato attuale di tutte le spedizioni a tutti i livelli della catena. Se, da un lato, tutti i partecipanti potessero in qualche modo cooperare per condividere queste informazioni, tutti potrebbero trarne vantaggio. Questo perché: 1) il valore dei beni per i consumatori finali aumenta quando vengono allegate più informazioni (informazioni aggiuntive migliorano la salute e la sicurezza per i consumatori finali, consentono il rispetto degli obiettivi di sostenibilità e consentono ritiri rapidi ed efficienti); 2) vengono sbloccate efficienze come la produzione just-in-time; e 3) si possono prevedere ed evitare arresti di produzione a cascata causati da input mancanti.

Tuttavia, questi vantaggi non possono essere ottenuti a meno che tutti (o la maggior parte) dei partecipanti non cooperino, cosa che finora non siamo stati in grado di ottenere su larga scala in nessuna delle principali catene di approvvigionamento. Ecco dove entrano in gioco gli incentivi.

Le reti decentralizzate supportate da blockchain possono incoraggiare la cooperazione necessaria fornendo i giusti incentivi. Ricorda, in fondo, queste reti sono un modo per cristallizzare il valore dei dati e, nell’era dell’informazione, i dati sono una risorsa estremamente preziosa.

Un esempio di come funziona è dove i dati vengono sfruttati per garantire finanziamenti per i fornitori a monte in una catena. Un fornitore a monte di schermi di plastica per visiere DPI, ad esempio, può essere indotto a unirsi alla “rete di visibilità” grazie alla carota che ha accesso a finanziamenti superiori. Se i dati dei fornitori a monte (che potrebbero includere, ad esempio, fatture ricevute) vengono visualizzati dalla banca di un acquirente a valle grazie alla nuova rete di gestione dei dati (basata su blockchain), può sbloccare il finanziamento della catena di approvvigionamento ha sviluppato i mercati degli acquirenti fino al fornitore di schermi in plastica, permettendogli di aumentare la sua offerta più velocemente. Il risultato è una catena di fornitura più resiliente ed efficiente.

Implementazione della tecnologia blockchain

Questo modello è già stato implementato con successo in una serie di progetti pilota come il progetto Trado, sostenuto dall’Università di Cambridge, che consente con successo tali scambi di “dati a vantaggio” e sta attualmente portando a catene di approvvigionamento più resilienti in Nigeria.

Un altro esempio di incentivazione efficace per la condivisione dei dati è Databroker, un mercato per lo scambio di dati peer-to-peer. Mentre Trado offre vantaggi indiretti per la condivisione dei dati (opportunità di finanziamento della catena di approvvigionamento), Databroker adotta un approccio diretto in cui i proprietari dei dati sono direttamente incentivati ​​a vendere i propri dati e beneficiano della sicurezza che i loro dati non sono archiviati nei database di una terza parte centralizzata.

La visibilità limitata nelle catene di approvvigionamento medico e la corrispondente mancanza di resilienza sono solo una parte del motivo per cui COVID-19 ha causato più danni di quanto avrebbe potuto altrimenti. Una migliore gestione dei dati è fondamentale per un’ampia gamma di applicazioni nelle scienze della vita, compreso lo stesso sviluppo della medicina, dove problemi simili impediscono una gestione efficiente dei dati e dei relativi benefici.

L’ultima cifra per il costo lo sviluppo di un farmaco su prescrizione che ottiene l’approvazione del mercato (un processo di 10-15 anni) è un colossale $ 2,6 miliardi, un numero che è aumentato notevolmente negli ultimi due decenni, con l’aumento della complessità della ricerca e della supervisione normativa. Gli esperti concordano sul fatto che una grande parte del problema è l’incapacità di gestire i dati necessari per fare progressi scientifici.

Un ostacolo chiave che impedisce ai dati raccolti durante lo sviluppo del farmaco di essere sfruttati al massimo delle loro potenzialità deriva dal fatto che gran parte dei dati è di proprietà delle aziende. Ciò significa che condividerla minaccia la loro competitività. Per poter utilizzare i dati per la ricerca collaborativa, abbiamo bisogno di un modo per proteggere la proprietà intellettuale. La Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery, o MELLODDY, è un esempio di un progetto supportato da blockchain che fa proprio questo.

MELLODDY, che è congiuntamente finanziato dalla European Innovative Medicines Initiative e dalle 10 maggiori aziende farmaceutiche europee, raggruppa oltre 1 miliardo di sviluppo di farmaci e punti di dati rilevanti dalle biblioteche chimiche dei suoi membri del consorzio.

Invece di mettere insieme i dati in un senso tradizionale, tuttavia, MELLODDY implementa un modello di apprendimento federato costruito su un’infrastruttura basata su blockchain. Ciò consente ai dati di non lasciare mai i rispettivi server delle società. Invece, il processo di apprendimento automatico avviene localmente presso ciascuna azienda farmaceutica partecipante, con solo i modelli condivisi nel consorzio.

In questo modo, il potere predittivo del modello risultante può beneficiare di tutti i set di dati e, allo stesso tempo, proteggere i dati proprietari di ciascun partecipante. In altre parole, i concorrenti possono condividere i dati per fare progressi scientifici senza dover rinunciare alla proprietà dei dati (la loro risorsa più preziosa). Ciò ha il potenziale per tradursi in sostanziali guadagni di efficienza nel processo di sviluppo dei farmaci, il che è, ovviamente, essenziale in un mondo di pandemie simili a COVID-19.

Il rapporto completo sull’argomento che puoi trovare Qui.

Le opinioni, i pensieri e le opinioni qui espresse sono esclusivamente dell’autore e non riflettono o rappresentano necessariamente le opinioni e le opinioni di Cointelegraph.

Matthew Van Niekerk è un co-fondatore e CEO di SettleMint, una piattaforma low-code per lo sviluppo di blockchain aziendali, e Databroker, un mercato decentralizzato per i dati. Ha conseguito una laurea con lode presso l’Università dell’Ontario occidentale in Canada e ha anche un MBA internazionale presso la Vlerick Business School in Belgio. Matthew lavora nell’innovazione fintech dal 2006.



Source link

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here