Les pharmacies illicites peuvent être un danger commercial – et un danger pour la santé –

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  • Les consommateurs devraient dépenser plus de 100 milliards de dollars dans les pharmacies en ligne au cours des prochaines années, mais toutes ces entreprises ne sont pas légitimes. Sans un contrôle de qualité adéquat, ces pharmacies en ligne illicites sont plus qu’une simple menace commerciale, elles peuvent créer de graves menaces pour la santé.

    Dans une étude, une équipe de chercheurs de Penn State rapporte qu’un algorithme qu’ils ont développé pourrait être en mesure de repérer les pharmacies en ligne illicites qui pourraient fournir aux clients des médicaments de qualité inférieure à leur insu, entre autres problèmes potentiels.

    «Il y a plusieurs problèmes avec les pharmacies en ligne illicites», a déclaré Soundar Kumara, professeur Allen E. Pearce et Allen M. Pearce en génie industriel. «Premièrement, ils peuvent mettre du mauvais contenu dans une pilule, et l’autre problème est qu’ils peuvent réduire le contenu d’un médicament. Ainsi, par exemple, au lieu de prendre 200 milligrammes d’un médicament, les clients ne prennent que 100 milligrammes – et ils ne s’en rendent probablement jamais compte. “

    En plus de vendre souvent des médicaments de qualité inférieure et contrefaits, les pharmacies illicites peuvent fournir des médicaments potentiellement dangereux et addictifs, tels que des opioïdes, sans ordonnance, selon les chercheurs, qui rapportent leurs conclusions dans le Journal de recherche médicale sur Internet, une revue en libre accès de premier plan évaluée par des pairs dans le domaine de la santé et de l’informatique médicale. Le document «Gestion des pharmacies en ligne illicites: analyse Web et étude des modèles prédictifs» peut être consulté ici.

    Les chercheurs ont conçu le modèle informatique pour aborder le problème de l’élimination des bonnes pharmacies en ligne des mauvaises de la même manière que les gens font des comparaisons, a déclaré Kumara, qui est également associé de l’Institut des sciences informatiques et des données de Penn State.

    “La question essentielle de cette étude est la suivante: comment savoir ce qui est bon ou mauvais – vous créez une base de référence de ce qui est bon, puis vous comparez cette base avec tout ce que vous rencontrez, ce qui vous indique normalement si quelque chose n’est pas bon, “dit Kumara. “C’est ainsi que nous reconnaissons les choses qui pourraient être hors de la norme. La même chose s’applique ici. Vous regardez une bonne pharmacie en ligne et découvrez quelles sont les fonctionnalités de ce site, puis vous collectez les fonctionnalités d’autres pharmacies en ligne et faites une comparaison.”

    Hui Zhao, professeur agrégé de la chaîne d’approvisionnement et des systèmes d’information et boursier Charles et Lilian Binder du Smeal College of Business, a déclaré que trier les pharmacies en ligne légitimes des pharmacies illicites pouvait être une tâche ardue.

    «Il est très difficile de développer ces outils pour deux raisons», a déclaré Zhao. “Premièrement, il y a juste l’ampleur du problème. Il y a au moins 32 000 à 35 000 pharmacies en ligne. Deuxièmement, la nature des canaux en ligne parce que ces pharmacies en ligne sont si dynamiques. Elles vont et viennent rapidement – environ 20 par jour.”

    Selon Sowmyasri Muthupandi, ancien assistant de recherche en génie industriel et actuellement ingénieur de données chez Facebook, l’équipe a examiné plusieurs attributs des pharmacies en ligne, mais a identifié les relations entre les pharmacies et d’autres sites comme un attribut critique pour déterminer si l’entreprise était légitime. , ou pas.

    «Une nouveauté de l’algorithme est que nous nous sommes principalement concentrés sur les sites Web qui renvoient à ces pharmacies particulières», a déclaré Muthupandi. “Et parmi tous les attributs, nous avons constaté que ce sont ces sites Web de référence qui brossent un tableau plus clair lorsqu’il s’agit de classer les pharmacies en ligne.”

    Elle a ajouté que si une pharmacie est principalement accessible à partir de sites Web de référence qui renvoient principalement à des pharmacies illicites ou les réfèrent, cette pharmacie est plus susceptible d’être illicite.

    Zhao a déclaré que l’algorithme développé par l’équipe pourrait aider les consommateurs à identifier les pharmacies en ligne illicites, qui représenteraient jusqu’à 75% de tous les marchands de drogue en ligne. Comme danger supplémentaire, la plupart des consommateurs ne sont pas conscients de la prévalence et du danger de ces pharmacies illicites et utilisent par conséquent le site sans connaître les risques potentiels, a-t-elle déclaré.

    Les chercheurs ont déclaré qu’un système d’alerte pourrait être développé pour avertir le consommateur avant un achat que le site peut être une pharmacie illicite. Les moteurs de recherche, les médias sociaux, les marchés en ligne, tels qu’Amazon, et les sociétés de paiement ou de carte de crédit pourraient également utiliser l’algorithme pour filtrer les pharmacies en ligne illicites, ou prendre en compte le statut des pharmacies en ligne lors du classement des résultats de recherche, de la décision des allocations publicitaires, effectuer des paiements ou disqualifier des fournisseurs.

    Les décideurs, les agences gouvernementales, les groupes de défense des patients et les fabricants de médicaments pourraient utiliser un tel système pour identifier, surveiller, freiner les pharmacies en ligne illicites et éduquer les consommateurs.

    Selon Muthupandi, pour les travaux futurs, les chercheurs pourraient envisager d’augmenter le nombre de sites Web et d’attributs à analyser afin d’améliorer davantage la capacité de l’algorithme à détecter les pharmacies en ligne illicites.

    Ce travail a été financé grâce à la bourse de commercialisation de la recherche Smeal (SCOR), établie pour «Research with Impact». Ce projet particulier a été financé en collaboration par le Farrell Center for Corporate Innovation and Entrepreneurship, le programme ENGINE du College of Engineering et le Penn State Fund for Innovation. L’équipe a également reçu un brevet – le brevet américain n ° 10 672 048 – pour ce travail.

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