DOI 10.47643/1815-1329_2023_5_179 УДК 343.2/.7
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ И ТЕХНОЛОГИИ БЛОКЧЕЙН ДЛЯ БОРЬБЫ С ФАЛЬСИФИКАЦИЕЙ ЛЕКАРСТВЕННЫХ СРЕДСТВ И БИОЛОГИЧЕСКИ АКТИВНЫХ ДОБАВОК THE USE OF NEURAL NETWORKS AND BLOCKCHAIN TECHNOLOGY TO COMBAT
THE FALSIFICATION OF MEDICINES AND BIOLOGICALLY ACTIVE ADDITIVES ШВЕДОВА Ирина Дмитриевна,
адъюнкт, Восточно-Сибирский институт МВД России, майор полиции. 664074, Россия, Иркутская обл., г. Иркутск, ул. Лермонтова, 110. E-mail: chigirka@yandex.ru;
Shvedova Irina Dmitrievna,
East Siberian Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia, Adjunct, Police Major. 664074, Russia, Irkutsk region, Irkutsk, Lermontov str., 110. E-mail: chigirka@yandex.ru
Краткая аннотация. В данной статье описываются возможности использования нейронных сетей и технологии блокчейн для борьбы с фальсифицированными лекарственными средствами и БАД в России. В статье описаны основные принципы функционирования нейронных сетей и технологии блокчейн. Рассматриваются примеры практического применения данных технологий для борьбы с фальсификацией лекарств и БАД, а также представлены возможные пути их улучшения. В заключении подчеркивается важность использования современных технологий для защиты здоровья населения и борьбы с фальсификацией лекарственных средств и БАД в России.
Abstract. This article describes the possibilities of using neural networks and blockchain technology to combat counterfeit medicines and dietary supplements in Russia. The article describes the basic principles of functioning of neural networks and blockchain technology. Examples of the practical application of these technologies to combat the falsification of medicines and dietary supplements are considered, as well as possible ways to improve them are presented. In conclusion, the importance of using modern technologies to protect public health and combat the falsification of medicines and dietary supplements in Russia is emphasized.
Ключевые слова. Блокчейн, нейросеть, фальсификация лекарств, БАД, борьба с фальсификацией лекарственных средств.
Keywords. Blockchain, neural network, falsification of medicines, dietary supplements, the fight against falsification of medicines.
Для цитирования: Шведова И.Д. Использование нейросетей и технологии блокчейн для борьбы с фальсификацией лекарственных средств и биологически активных добавок // Аграрное и земельное право. 2023. № 5(221). С. 179-183. http://doi.org/10.47643/1815-1329_2023_5_ 179.
For citation: Shvedova I.D. The use of neural networks and blockchain technology to combat the falsification of medicines and biologically active additives // Agrarian and Land Law. 2023. No. 5(221). pp. 179-183. http://doi.org/10.47643/1815-1329_2023_5_179.
Статья поступила в редакцию: 23.04.2023
Фальсификация лекарственных средств является преступлением согласно Уголовному кодексу Российской Федерации. Согласно статье 238.1 УК РФ, фальсификация лекарственных средств может быть наказана штрафом до 5 миллионов рублей, лишением свободы на срок до 15 лет и лишением права занимать определенные должности.
Одной из основных проблем в борьбе с фальсификацией лекарственных средств с точки зрения уголовного права является сложность выявления преступлений. Фальсификаторы используют различные методы для затруднения выявления, например, производят поддельные лекарства с максимальной близостью к настоящим, заменяют упаковки и этикетки, меняют даты и сроки годности, используют различные недостоверные документы и т.д. В связи с этим, важно не только выявление фактов фальсификации, но и проведение экспертизы и исследований для определения качества и подлинности лекарственных средств.
Другой проблемой является трудность сбора доказательств и привлечения виновных к ответственности. Часто фальсификаторы находятся вне Российской Федерации, что затрудняет их привлечение к ответственности и их выдачу в Россию для судебного разбирательства. Кроме того, фальсификаторы могут использовать сложные схемы, связанные с легализацией полученных доходов, что также затрудняет их привлечение к ответственности.
С развитием технологий и искусственного интеллекта появляются новые возможности для борьбы с фальсификацией медицинских продуктов. Одним из таких подходов является использование нейросетей и машинного обучения для выявления фальсифицированных лекарственных средств.
Нейросети - это математические модели, которые способны обучаться на основе большого количества данных и выявлять закономерности в этих данных. Используя нейросети, можно анализировать характеристики медицинских продуктов, такие как состав, форма, цвет, упаковка и т.д., и на основе этого выявлять потенциальные случаи фальсификации.
Одним из примеров использования нейросетей для борьбы с фальсификацией медицинских продуктов является проект "MediLedger", разработанный компанией Chronicled. Этот проект использует блокчейн-технологии и нейросети для отслеживания медицинских продуктов на всем их пути от производителя до конечного потребителя. Благодаря этому проекту удается обнаруживать случаи фальсификации лекарственных средств и принимать меры по их предотвращению.
Кроме того, нейросети могут использоваться для анализа данных о продажах медицинских продуктов и выявления необычных или аномальных трендов, которые могут указывать на наличие фальсифицированных продуктов на рынке. Такой подход уже используется в некоторых странах, например, в Индии.
Однако, несмотря на потенциальную эффективность нейросетей в борьбе с фальсификацией медицинских продуктов, следует учитывать и некоторые ограничения этого подхода. В частности, нейросети требуют большого количества данных для обучения, что может быть проблематично при относительно небольшом количестве фальсифицированных продуктов на рынке. Кроме того, нейросети не всегда могут давать точные результаты, и иногда могут допускать ошибки, что также следует учитывать при их применении.
Нейросети и искусственный интеллект могут играть важную роль в борьбе с фальсификацией лекарственных средств. Эти технологии могут помочь в автоматическом обнаружении фальсифицированных продуктов на основе анализа их физических, химических и других характеристик.
Одним из примеров использования нейросетей в борьбе с фальсификацией является создание машинного обучения для идентификации поддельных медицинских продуктов. Эта технология использует наборы данных для обучения нейросетей, которые затем могут распознавать фальсифицированные продукты.
Другой подход - это использование нейросетей для анализа данных о цепочке поставок медицинских продуктов. Это позволяет выявлять подозрительные перемещения продуктов и их местоположение, что может указывать на возможность фальсификации продукта.
Кроме того, нейросети могут использоваться для создания системы маркировки продуктов, которые помогают идентифицировать каждую упаковку и отслеживать ее перемещения в цепочке поставок. Такие системы могут помочь в борьбе с подменой продуктов или их заменой на более дешевые или низкокачественные аналоги.
Однако, важно отметить, что использование нейросетей и искусственного интеллекта также может стать объектом злоупотреблений. Например, злоумышленники могут использовать технологии для создания поддельных маркировок или подделки данных, что может ухудшить ситуацию с фальсификацией. Поэтому необходимо разработать надежные методы защиты систем от злоупотреблений и мошенничества.
Однако, необходимо учитывать потенциальные у грозы использования нейросетей в этой области и работать над разработкой надежных методов защиты систем от злоупотреблений и мошенничества.
Например, одной из проблем может быть отсутствие стандартизации данных, необходимых для обучения нейросетей и создания эффективных систем для борьбы с фальсификацией. Без стандартизации данных, нейросети могут дать ошибочные результаты, что может привести к опасным последствиям для здоровья пациентов.
Кроме того, такие системы требуют значительных инвестиций в разработку и внедрение, что может быть непосильным для некоторых компаний и государственных организаций. Необходимо рассмотреть возможность государственной поддержки для внедрения этих технологий, особенно для малых и средних предприятий, чтобы повысить доступность и эффективность систем борьбы с фальсификацией.
Кроме того, важно учитывать этические аспекты использования нейросетей в борьбе с фальсификацией лекарственных средств. Например, вопросы конфиденциальности пациентов и защиты персональных данных могут быть вызваны созданием таких систем. Необходимо обеспечить правильную защиту данных и учитывать соответствующие этические нормы и правила при использовании нейросетей в этой области.
Другой проблемой, связанной с использованием нейросетей в борьбе с фальсификацией лекарственных средств, является необходимость обеспечения надежности и точности данных, используемых для обучения нейросетей. Возможны ситуации, когда недостоверные или неполные данные могут привести к некорректным результатам, что может повлиять на эффективность системы и безопасность пациентов.
Кроме того, необходимо учитывать, что нейросети могут использоваться для создания фальсифицированных медицинских продуктов. Например, злоумышленники могут использовать нейросети для создания поддельных упаковок лекарств или поддельных медицинских средств. Это означает, что системы, использующие нейросети для борьбы с фальсификацией, должны быть в состоянии идентифицировать такие поддельные продукты и предотвращать их распространение.
Кроме того, нейросети могут использоваться для анализа больших объемов данных, связанных с производством, хранением и распространением медицинских продуктов. Например, системы на основе нейросетей могут анализировать данные о поставках лекарств и выявлять аномальные паттерны или риски, связанные с распространением фальсифицированных продуктов. Это может помочь улучшить процессы контроля качества и повысить безопасность медицинских продуктов для пациентов.
Кроме того, нейросети могут использоваться для создания систем идентификации и аутентификации лекарственных средств. Например, системы на основе нейросетей могут использоваться для анализа физических характеристик лекарственных средств, таких как размер, форма, цвет и текстура, и создания уникальных кодов, которые могут быть использованы для идентификации и аутентификации каждого продукта. Это может помочь предотвратить подделку и фальсификацию медицинских продуктов.
Для эффективной борьбы с фальсификацией лекарственных средств и БАДов, необходимо проводить комплексные мероприятия, такие как улучшение законодательной базы, повышение квалификации специалистов и регулярную проверку производства и качества продукции.
Использование ИИ и машинного обучения может помочь в обнаружении фальсифицированных продуктов. Например, компании могут использовать алгоритмы машинного обучения для анализа изображений и данных о продукте, чтобы определить его подлинность и идентифицировать возможные признаки подделки. Это может помочь снизить риски для здоровья и безопасности пациентов.
Кроме того, использование технологий Интернета вещей (1оТ) также может быть полезным в борьбе с фальсификацией продуктов. Например, устройства 1оТ могут использоваться для отслеживания и мониторинга условий хранения продуктов во время транспортировки и хранения. Это позволит обеспечить безопасность продуктов и уменьшить вероятность их порчи или подмены.
Использование новых технологий в борьбе с фальсификацией лекарственных средств и БАДов может значительно улучшить эффективность этого процесса. Конечно, необходимо продолжать работу над улучшением законодательной базы и повышением квалификации специалистов, однако, новые технологии могут помочь справиться с этой проблемой более эффективно.
Необходимо учитывать, что нейросети не являются идеальным инструментом, и возможны ложноположительные и ложноотрицатель-ные результаты. Поэтому, использование нейросетей должно быть дополнено другими методами и инструментами для достижения максимально эффективной борьбы с фальсификацией лекарственных средств и БАДов.
Кроме использования нейросетей, в борьбе с фальсифицированными лекарственными средствами и БАДами на маркетплейсах могут помочь и другие подходы. Например:
1. Расширение ответственности маркетплейсов за продажу фальсифицированных товаров. Это может стимулировать маркет-плейсы более внимательно относиться к контролю за товарами, продаваемыми на их платформе.
2. Регулярный мониторинг и анализ рынка лекарственных средств и БАДов. Это позволит быстро обнаруживать и устранять фальсифицированные товары, а также выявлять потенциально опасные продукты.
3. Развитие системы маркировки лекарственных средств и БАДов. Это позволит потребителям быстро идентифицировать подлинность продукта и снизить риск покупки фальсифицированного товара.
4. Улучшение информационной поддержки потребителей. Распространение информации о методах определения фальсифицированных товаров, а также о рисках, связанных с их применением, поможет повысить осведомленность потребителей и уменьшить спрос на фальсифицированные товары.
5. Сотрудничество между производителями, правоохранительными органами и маркетплейсами. Взаимодействие между этими сторонами позволит эффективнее бороться с фальсификацией товаров и быстрее реагировать на случаи нарушений.
6. Внедрение технологии блокчейн для обеспечения прозрачности поставок и контроля за перемещением лекарственных препаратов от производителя к конечному потребителю. Блокчейн позволяет создать надежную и защищенную базу данных, в которой хранится информация о всех этапах производства, логистики и продажи препаратов.
7. Создание более жесткой системы государственного контроля за лекарственными препаратами и БАДами. Это может включать усиление проверок качества продукции, увеличение штрафов за нарушения правил производства и продажи, а также повышение уровня ответственности должностных лиц.
8. Разработка специализированных мобильных приложений, которые позволят потребителям проверять подлинность лекарственных препаратов и БАДов. Эти приложения могут быть основаны на использовании технологий искусственного интеллекта, нейросетей и машинного обучения.
9. Расширение международного сотрудничества в области борьбы с фальсификацией лекарственных препаратов и БАДов. Это может включать обмен информацией между государствами, совместные операции по выявлению и ликвидации криминальных сетей, а также разработку международных стандартов качества и безопасности продукции.
Однако, помимо этого, использование новых технологий может значительно улучшить процесс борьбы с фальсификацией. Например, блокчейн-технология может использоваться для создания надежной цепочки поставок, которая позволит контролировать каждый этап производства и передачи продукции от производителя к конечному потребителю. Это может уменьшить вероятность проникновения фальсифицированных продуктов на рынок.
Технология блокчейн представляет собой децентрализованную систему хранения данных, которая может быть использована для борьбы с фальсификацией лекарственных средств. Блокчейн позволяет создать цепочку блоков, которые содержат информацию о каждом этапе жизненного цикла лекарственного средства, от производства до продажи и использования.
Для борьбы с фальсификацией лекарственных средств с помощью блокчейн технологии может быть создана специальная платформа, которая позволит отслеживать каждый шаг в производстве и продаже лекарственных средств. Вся информация о лекарственном средстве, включая его состав, производителя, дату производства и срок годности, может быть записана в блокчейн.
При продаже лекарственных средств каждый шаг может быть записан в блокчейн, включая информацию о поставщике, транспортировке, дистрибьюторе и аптеке. Пользователи могут проверить эту информацию, используя мобильное приложение, сканирующее QR-код, который будет на упаковке каждого лекарственного средства.
Технология блокчейн также может использоваться для предотвращения подделки биологически активных добавок. Они также могут быть отслежены на каждом этапе жизненного цикла, от производства до продажи и использования.
Таким образом, использование блокчейн технологии в борьбе с фальсификацией лекарственных средств может помочь предотвратить подделку и повысить уровень доверия к лекарственным средствам и БАДам.
Еще один вариант - использование QR-кодов и RFID-меток на упаковках лекарственных средств. Это позволит отслеживать каждый этап производства и распространения лекарственных средств, а также быстро определять подлинность продукта в любом месте, где есть возможность просканировать QR-код или считать RFID-метку. Такая система уже используется в некоторых странах и доказала свою эффективность в борьбе с фальсификацией лекарств.
Технология блокчейн уже начала использоваться в России для борьбы с фальсификацией лекарственных средств. Например, в 2019
году в России был запущен проект "Фармацевтический блокчейн", который позволяет контролировать всю цепочку поставок лекарственных средств, начиная с производства до продажи на аптеках. Также были запущены другие проекты, такие как "Медицинский блокчейн", который позволяет обеспечить безопасность электронной медицинской документации, и "Электронная рецептура", который также использует технологию блокчейн для обеспечения безопасности рецептов.
Однако, на данный момент использование блокчейн-технологий в фармацевтической отрасли России все еще находится в стадии развития, и существуют технические и правовые сложности, которые могут замедлить процесс внедрения данной технологии. Внедрение технологии блок-чейн в борьбу с фальсификацией лекарственных средств и БАДов на территории России может столкнуться с некоторыми правовыми сложностями.
Во-первых, существует необходимость законодательного регулирования использования технологии блокчейн в медицинской сфере. На данный момент в России отсутствует законодательная база, регулирующая применение блокчейн в медицине, включая борьбу с фальсификацией лекарств. Поэтому, перед внедрением данной технологии необходимо провести работу по приведению законодательства в соответствие с новыми технологиями.
Во-вторых, возможны технические сложности, связанные с внедрением блокчейн-технологии в фармацевтическую отрасль. Необходимо решить вопросы о том, какие данные будут храниться в блокчейн-системе, каким образом будет обеспечена конфиденциальность медицинских данных, а также каким образом будут осуществляться транзакции между различными участниками системы.
В-третьих, возможны проблемы с принятием новых технологий в фармацевтической отрасли. Некоторые производители лекарств могут не быть готовыми к внедрению новых технологий, что может привести к замедлению процесса внедрения блокчейн в медицину.
Несмотря на эти сложности, блокчейн-технология имеет большой потенциал для борьбы с фальсификацией лекарственных средств и БАДов, поэтому необходимо работать над разрешением правовых вопросов и привлекать заинтересованных сторон к разработке и внедрению новых технологий. Использование технологии блокчейн и нейросетей вместе может быть эффективным инструментом в борьбе с фальсификацией лекарственных средств и БАДов. Нейросети могут помочь в быстром и точном выявлении поддельных продуктов, а блокчейн может обеспечить сохранность информации о происхождении и истории каждого продукта. Такой подход может помочь увеличить прозрачность и надежность всей системы. Например, блокчейн может использоваться для хранения информации о каждой стадии производства и распространения лекарственных средств, а нейросети могут быстро анализировать эту информацию, чтобы выявлять любые несоответствия и проблемы.
Однако, реализация такой системы может столкнуться с некоторыми техническими и правовыми препятствиями, такими как сложность интеграции блокчейна с существующими системами, проблемы с обеспечением конфиденциальности данных и сложности с правовым признанием электронной подписи в контексте блокчейна. Однако, совместное использование блокчейн и нейросетей в борьбе с фальсификацией лекарственных средств и БАДов имеет потенциал быть эффективным решением для этой проблемы.
Одна из основных технических проблем связана с обеспечением безопасности хранения и передачи данных. Для использования блокчейна и нейросетей необходимо создать систему, которая обеспечивает защиту персональных данных пациентов и производителей лекарственных средств, а также предотвращает возможность кибератак. Это может потребовать значительных вложений в инфраструктуру и оборудование, а также обучение специалистов, которые будут работать с этими технологиями.
Кроме того, правовые проблемы могут возникнуть при определении прав собственности на данные, хранящиеся в блокчейне, а также при определении ответственности за возможные ошибки и просчеты при использовании нейросетей. Кроме того, необходимо учитывать различия в правовых системах разных стран, что может затруднить международное внедрение таких технологий.
Таким образом, внедрение блокчейна и нейросетей в борьбу с фальсификацией лекарственных средств требует тщательного обдумывания и решения множества технических и правовых вопросов, которые могут оказать существенное влияние на эффективность такой системы.
На данный момент не существует точной статистики о внедрении блокчейн-технологий в борьбу с фальсификацией лекарственных средств, так как данное направление находится на стадии развития и экспериментов. Однако, некоторые компании и организации уже проводят эксперименты с использованием блокчейна для регистрации и контроля лекарственных средств, такие как фармацевтическая компания Pfizer, которая в сотрудничестве с MediLedger создала пилотный проект, использующий блокчейн для контроля за поставками лекарственных препаратов. Также стартап Chronicled разрабатывает систему для контроля качества и подлинности лекарственных средств с помощью блокчейн-технологий.
Кроме того, некоторые страны, такие как Индия, уже реализовали проекты по использованию блокчейна для контроля за производством и поставками лекарственных средств. В России также было объявлено о запуске блокчейн-системы для мониторинга поставок медицинских препаратов в рамках программы "Цифровая экономика".
Таким образом, хотя точной статистики по внедрению блокчейн-технологий в борьбу с фальсификацией лекарственных средств пока нет, уже есть определенные успехи и достижения в этой области.
Вывод
Использование нейросетей и технологии блокчейн в борьбе с фальсифицированными лекарственными средствами и БАД является одним из перспективных направлений в развитии фармацевтической индустрии России. Эта инновационная методика имеет огромный потенциал для решения актуальных проблем в области производства, хранения и продажи лекарственных препаратов, а также БАД.
Использование нейросетей позволяет быстро и эффективно обнаруживать фальсифицированные препараты, а также предсказывать возможные риски для здоровья пациентов. Технология блокчейн, в свою очередь, обеспечивает прозрачность и надежность всего процесса, что делает возможным установление доверительных отношений между участниками цепочки поставок.
Однако, несмотря на потенциальные преимущества, необходимо учитывать, что внедрение этой технологии требует значительных затрат на оборудование и обучение персонала, а также решения множества технических и организационных вопросов. Кроме того, эффективное внедрение данной методики требует тесного сотрудничества между государственными органами, производителями лекарственных средств и БАД, аптечными сетями и другими участниками цепочки поставок.
Таким образом, использование нейросетей и технологии блокчейн в борьбе с фальсифицированными лекарственными средствами и БАД в России является многообещающим и перспективным направлением, которое может значительно улучшить качество жизни граждан и повысить уровень безопасности на рынке лекарственных средств. Однако, успешная реализация этого подхода требует серьезных усилий со стороны всех участников и дальнейших исследований в этой области.
Библиогра фия:
1. Андреева, О. Н. Перспективы использования технологии блокчейн в медицине / О. Н. Андреева // Вестник современных цифровых технологий. - 2020. - № 2.
- С. 36-41. - EDN XUSFAE.
2. Арсангериев, З.С. Применение технологии блокчейн в сфере фармации / З.С. Арсангериев // Colloquium-Journal. - 2020. - № 8-1 (60). - С. 4-6. - EDN MXSIMH.
3. Беляев А.М., Стилиди И.С., Каприн А.Д. и др. Блокчейн в здравоохранении: возможности для использования в клинических исследованиях // Медицина и общество. - 2018. - № 2. - С. 100-105. DOI: 10.24411/2071-5315-2018-12008
4. Борисов, И. В. Блокчейн-платформа как инструмент цифровизации процессов управленческой деятельности в здравоохранении / И. В. Борисов // Вестник евразийской науки. — 2023. — Т. 15. — № 1. — URL:https://esj.today/PDF/33ECVN123.pdf
5. Винокуров, М. В. Использование современных технологий в борьбе с оборотом фальсифицированных лекарств / М. В. Винокуров // Криминологические чтения: Материалы XVI Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 300-летию Прокуратуры России. В 2-х томах, Улан-Удэ, 27 мая 2021 года / Науч. ред. Э.Л. Раднаева, отв. ред. Н.С. Маркова. Том 1. - Улан-Удэ: Бурятский государственный университет имени Доржи Банзарова, 2021. - С. 175180. - EDN ILJXWG.
6. Глазов, С. В., Волков, А. Ю. Применение технологии блокчейн для борьбы с фальсификацией лекарственных препаратов: перспективы и проблемы. Научно-практический журнал "Инновационный менеджмент", - 2019 7(1), 42-49.
7. Голдобин, И. А. Применение блокчейна в борьбе с фальсификатом на рынке медикаментов / И. А. Голдобин, В. И. Фролов // Российская научно-техническая конференция с международным участием. Информатика и технологии. Инновационные технологии в промышленности и информатике: Сборник докладов конференции, Москва, 11-12 апреля 2019 года. Том 2. - Москва: МИРЭА - Российский технологический университет, 2019. - С. 528-530. - EDN VSWMIB.
8. Калинин И.Ю., Кузнецов В.И. Применение технологии блокчейн для повышения прозрачности лекарственного снабжения. Бизнес-информатика, 2020 1 (53), 22-31.
9. Кошечкин, К. А. Применение блокчейн-технологии для ведения реестра лекарственных препаратов / К. А. Кошечкин, Н. Г. Преферанский, Н. Г. Преферанская // Врач и информационные технологии. - 2019. - № 3. - С. 58-64. - EDN NWILGC.
10. Ломсадзе Д.Г. Теневая экономика ЕС: контрафактная продукция и методы борьбы с ней / Д.Г. Ломсадзе, Е.О. Дедюрина //. - 2019. - №33. -С.46-53. - EDN JQLJPL.
11. Лялин, Д. В., Степаненко, А. В., Матросов, А. А. Применение технологии блокчейн для борьбы с фальсификацией лекарственных препаратов. Вестник Российской академии наук, - 2020 90(3), 267-273.
12. Никитина, Ю. Н., Коваленко, М. В. Использование технологии блокчейн в лекарственной промышленности: перспективы и риски. Научный журнал НИУ ИТ-МО. Серия "Экономика и экологический менеджмент", - 2021 4(2), 73-83.
13. Нурмухаметов, Р. К. Перспективы использования технологии блокчейн: российский и зарубежный опыт / Р. К. Нурмухаметов, А. В. Капустин //. - 2021. - № 1.
- С. 41-44. - EDN TZCEDL.
14. Овсянников, И. В. Обзор литературы по применению нейронных сетей для анализа dicom изображений / И. В. Овсянников, С. П. Сарычев // Политранспортные системы: Материалы XI Международной научно-технической конференции, Новосибирск, 12-13 ноября 2020 года. - Новосибирск: Сибирский государственный университет путей сообщения, 2020. - С. 654-658. - EDN BQKKIH.
15. Препьялов, А. Фальсифицированные лекарственные средства на рынке Российской Федерации / А. Препьялов // Ремедиум. - 2006. - №3. - С.6-15. - EDN IJWPZP.
16. Применение технологии распределенного реестра и смарт-контрактов в медицине / И. М. Акулин, Е. А. Чеснокова, М. В. Свиркин [и др.] // Менеджер здравоохранения. - 2020. - № 1. - С. 47-55. - EDN LPOJDI.
17. Разгуляев К.А., Рязанова А.А., Хан Д.В., Щербаков А.Ю. Об одном способе хранения и управления ключами в системах квантовых коммуникаций // Вестник современных цифровых технологий. - 2020. № 2. С.14-20.
18. Тихонов, В. С., Шеховцов, В. Н., Пестов, А. В. Анализ применения нейросетей в задачах антиконтрафактности и борьбы с подделками товаров. Системы управления, связь и безопасность, - 2019 3(1), 86-95.
References:
1. Andreeva O.N. Prospects of using blockchain technology in medicine / O.N. Andreeva // Bulletin of Modern Digital Technologies. - 2020. - No2. -P.36-41. - EDN XUSFAE.
2. Arsangeriev Z.S. Application of blockchain technology in the field of pharmacy / Z.S. Arsangeriev // Colloquium-Journal. - 2020. - №8-1(60). -Pp.4-6. - EDN MXSIMH.
3. Belyaev A.M., Stilidi I.S., Kaprin A.D., etc. Blockchain in healthcare: opportunities for use in clinical research // Medicine and Society. - 2018. - No. 2. - pp. 100-105. DOI: 10.24411/2071-5315-2018-1208
4. Borisov, I. V. Blockchain platform as a tool for digitalization of management processes in healthcare / I. V. Borisov // Bulletin of Eurasian Science. — 2023. — Vol. 15.
— No. 1. — URL:https://esj.today/PDF/33ECVN123.pdf
5. Vinokurov, M. V. The use of modern technologies in the fight against the turnover of counterfeit medicines / M. V. Vinokurov // Criminological readings: Materials of the XVI All-Russian Scientific and practical conference dedicated to the 300th anniversary of the Prosecutor's Office of Russia. In 2 volumes, Ulan-Ude, May 27, 2021 / Scientific ed. by E.L. Radnaev, ed. by N.S. Markov. Volume 1. - Ulan-Ude: Dorzhi Banzarov Buryat State University, 2021. - pp. 175-180. - EDN ILJXWG.
6. Glazov, S. V., Volkov, A. Yu. The use of blockchain technology to combat the falsification of medicines: prospects and problems. Scientific and practical journal "Innovation Management", - 2019 7(1), 42-49.
7. Goldobin, I. A. The use of blockchain in the fight against counterfeiting on the market of medicines / I. A. Goldobin, V. I. Frolov // Russian scientific and technical conference with international participation. Computer science and technology. Innovative technologies in Industry and Computer Science: A collection of conference reports, Moscow, April 11-12, 2019. Volume 2. - Moscow MIREA - Russian Technological University, 2019. - pp. 528-530. - EDN VSWMIB.
8. Kalinin, I. Yu., Kuznetsov, V. I. The use of blockchain technology to increase the transparency of drug supply. Business Informatics, - 2020 1 (53), 22-31.
9. Koshechkin, K. A. The use of blockchain technology for maintaining the register of medicines / K. A. Koshechkin, N. G. Preferansky, N. G. Preferanskaya // Doctor and information technologies. - 2019. - No. 3. - pp. 58-64. - EDN NWILGC.
10. Lomsadze, D. G. The shadow economy of the EU: counterfeit products and methods of combating it / D. G. Lomsadze, E. O. Dedyurina //. - 2019. - № 33. - Pp. 46-53. - EDN JQLJPL.
11. Lyalin, D. V., Stepanenko, A.V., Matrosov, A. A. The use of blockchain technology to combat the falsification of medicines. Bulletin of the Russian Academy of Sciences, - 2020 90(3), 267-273.
12. Nikitina, Yu. N., Kovalenko, M. V. The use of blockchain technology in the pharmaceutical industry: prospects and risks. Scientific journal of NIU ITMO. The series "Economics and Environmental Management", - 2021 4(2), 73-83.
13. Nurmukhametov, R. K. Prospects of using blockchain technology: Russian and foreign experience / R. K. Nurmukhametov, A.V. Kapustin //. - 2021. - № 1. - Pp. 41-44. - EDN TZCEDL.
14. Ovsyannikov, I. V. Literature review on the use of neural networks for dicom image analysis / I. V. Ovsyannikov, S. P. Sarychev // Litransportnye sistemy: Proceedings of the XI International Scientific and Technical Conference, Novosibirsk, November 12-13, 2020. - Novosibirsk: Siberian State University of Railway Transport, 2020. - pp. 654658. - EDN BQKKIH.
15. Prepyalov, A. Falsified medicines on the market of the Russian Federation / A. Prepyalov // Remedium. - 2006. - No. 3. - pp. 6-15. - EDN IJWPZP.
16. Application of distributed registry technology and smart contracts in medicine / I. M. Akulin, E. A. Chesnokova, M. V. Svirkin [et al.] // Health Care Manager. - 2020.
- No. 1. - pp. 47-55. - EDN LPOJDI.
17. Razgulyaev K.A., Ryazanova A.A., Khan D.V., Shcherbakov A.Yu. On one method of storing and managing keys in quantum communication systems // Bulletin of modern digital technologies. - 2020. No. 2. pp.14-20.
18. Tikhonov, V. S., Shekhovtsov, V. N., Pestov, A.V. Analysis of the use of neural networks in anti-counterfeiting and anti-counterfeiting tasks. Control systems, communications and security, - 2019 3(1), 86-95.