Counterfeit medicines and market integrity: Strengthening regulatory intelligence through predictive analytics and cross-sector collaboration
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of counterfeit and substandard medicines poses a persistent global threat to public health, eroding trust in pharmaceutical systems and undermining therapeutic outcomes. This challenge is particularly severe in emerging markets, where fragmented supply chains, limited regulatory capacity, and data silos hinder effective detection and enforcement. This paper explores how predictive analytics and cross-sector collaboration can transform regulatory intelligence and restore market integrity in the global pharmaceutical trade. Through a synthesis of global regulatory initiatives and data-driven frameworks, we highlight the role of artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and big data integration in identifying anomalies across manufacturing, importation, and retail distribution channels. Predictive models—such as risk-based surveillance algorithms and supply-chain pattern recognition—enable regulators to proactively detect counterfeiting networks and anticipate supply vulnerabilities. Case examples from the World Health Organization’s Global Surveillance and Monitoring System, the African Medicines Agency (AMA), and the FDA’s Sentinel Initiative illustrate how data-driven regulation enhances transparency, accountability, and rapid response capacity. Furthermore, the paper examines the ethical and governance implications of data sharing among pharmaceutical companies, customs agencies, and digital commerce platforms, emphasizing the need for harmonized regulatory intelligence frameworks. We propose a multi-sector model that integrates AI-enabled detection systems, cross-border data exchange protocols, and public–private partnerships to achieve equitable and sustainable pharmaceutical oversight. Strengthening regulatory intelligence through predictive analytics not only deters counterfeit activity but also reinforces public confidence, global trade reliability, and health equity across nations. Keywords: Counterfeit Medicine, Predictive Analysis, Market Integrity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,033 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».