持続可能なワクチンコールドチェーン管理のためのブロックチェーン-IoT-MLフレームワーク

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel integration of blockchain, IoT, and ML for cold chain sustainability, with specific model performance metrics.

🏢実務担当者:Pharmaceutical logistics managers can use this framework to reduce spoilage, improve trust, and lower carbon footprint.

🏛政策担当者:Suggests a technology pathway for improving vaccine distribution equity and resilience, relevant for public health policy.

温度感受性医薬品、特にワクチンのコールドチェーン物流における品質、信頼性、効率性の確保は、世界の健康サプライチェーンにおいて依然として重大な課題である。これらの生物学的製剤は、その有効性を維持するために、保管、輸送、流通の全過程を通じて厳格な温度管理を必要とする。製品の完全性の維持、ワクチン需要の正確な予測、関係者間の信頼醸成といった持続的な問題は、しばしば非効率、廃棄、公衆の不信を招いている。本研究は、ワクチンコールドチェーンに特化して設計された知的デジタル管理フレームワークを提案し、ブロックチェーン、モノのインターネット（IoT）、機械学習（ML）を統合することで、これらの課題に全体論的かつ持続可能な方法で対処するものである。本研究の主な革新性は、安全なトレーサビリティ、リアルタイムのコールドチェーン監視、予測的意思決定支援を、個別の技術的ソリューションとして扱うのではなく、統一されたワクチンコールドチェーン管理フレームワーク内で組み合わせることにある。WHOの予防接種カバー率データとワクチン関連のレビューデータを用いて、本フレームワークはInformerモデルによるワクチン需要予測と、BERTベースの感情分析による関係者の信頼評価を支援する。感情分析タスクにおいて、BERTモデルは主要な感情クラスで約80%の精度を達成し、加重F1スコアは0.6974であり、不均衡なデータセットに対する強い性能を示した。ワクチンの劣化を最小限に抑え、より正確な需要計画を可能にすることで、本システムは過剰な生産と流通を削減し、それにより資源消費、二酸化炭素排出、経済的損失を低減する。さらに、信頼に基づく分析は、供給を実際のコミュニティのニーズとより良く整合させ、ワクチン流通における公平性と回復力を促進する。本フレームワークはシミュレーションと実験的評価を通じて検証されているが、長期的な安定性と関係者の採用を評価するには、さらなる実世界でのテストが必要である。それにもかかわらず、本フレームワークは、医薬品コールドチェーンにおける持続可能性と透明性を前進させるための、スケーラブルで適応可能な基盤を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Ensuring the quality, reliability, and efficiency of cold chain logistics for thermolabile pharmaceutical products, particularly vaccines, remains a critical challenge in global health supply chains. These biologics require stringent temperature control throughout storage, transport, and distribution to preserve their efficacy. Persistent issues such as maintaining product integrity, accurately forecasting vaccine demand, and fostering trust among stakeholders often result in inefficiencies, waste, and public mistrust. This study proposes an intelligent digital management framework specifically designed for vaccine cold chains, integrating blockchain, the Internet of Things (IoT), and machine learning (ML) to address these challenges in a holistic and sustainable manner. The main innovation of the study lies in combining secure traceability, real-time cold chain monitoring, and predictive decision support within a unified vaccine cold chain management framework rather than treating these functions as isolated technological solutions. Using WHO immunization coverage data and vaccine-related review data, the framework supports vaccine demand forecasting through the Informer model and stakeholder trust assessment through BERT-based sentiment analysis. In the sentiment analysis task, the BERT model achieved ~80% accuracy on dominant sentiment classes, with a weighted F1-score of 0.6974, demonstrating strong performance on imbalanced datasets. By minimizing vaccine spoilage and enabling more accurate demand planning, the system reduces excess production and distribution, thus lowering resource consumption, carbon emissions, and financial waste. Moreover, trust-informed analytics support better alignment of supply with actual community needs, fostering equity and resilience in vaccine distribution. While this framework has been validated through simulations and experimental evaluation, further real-world testing is needed to assess long-term stability and stakeholder adoption. Nonetheless, it provides a scalable and adaptive foundation for advancing sustainability and transparency in pharmaceutical cold chains.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/systems14050467first seen 2026-06-23 06:16:35 · last seen 2026-09-22 05:10:16