Állatorvosi közegészségügyi és élelmiszerlánc-biztonsági adatok adatinfrastruktúra rendszerének megalapozása repozíciós platform kialakításával

Abstract

ÖSSZEFOGLALÁS A tanulmányban a szerzők bemutatják egy egységes adatinfrastruktúra-rendszer kidolgozását az állatorvosi közegészségügyi és élelmiszerlánc-biztonsági adatok kezelésére, amelyet egy, az antimikrobiális rezisztencia elleni küzdelmet célzó projekt során készített repozíciós platform létrehozása alapoz meg. Az adatmodell lehetővé tette a releváns adatforrások adatbázisba integrálását, ezáltal az antibiotikumrezisztencia csökkentésére alkalmazható hatóanyagok adatvezérelt azonosítását. A jövőbeni cél egy adatinfrastruktúra rendszer létrehozása az állategészségügyi és élelmiszerlánc-biztonsági adatok integrálására átfogó, modern adatelemzési módszereken alapuló kutatásokhoz. SUMMARY Background: The complexity of veterinary public health and food chain safety is influenced by various factors, including multiple stakeholders and rapid dynamics. The emergence of antibiotic resistance poses a significant global health challenge, with projections indicating that antibiotic resistance could become the leading cause of death by 2050. This highlights the need to manage and analyze veterinary public health data effectively. Objectives: To establish a data infrastructure system for veterinary public health and food chain safety data through the development of a repositioning platform. This platform aims to integrate relevant data sources, support the identification of antibiotic resistance countermeasures, and facilitate the creation of a future food safety data ecosystem. Materials and Methods: The methods involved identifying and mapping various Hungarian, EU and international data sources related to animal health and food chain safety. Key tasks included prioritizing and preparing data sources for integration into a veterinary public health data lake. A logical data model was developed to define entities and attributes, and relationships between data elements were mapped to create a structured database. The data lake construction utilized the ETL process to extract, transform and load data, addressing the complexities of integrating diverse data types and file formats to enhance research and repositioning infrastructure. Results and Discussion: An integrated database, a veterinary drug repositioning data lake was created, aiding in repositioning active ingredients for reducing antimicrobial resistance and facilitating data-driven decision-making. The findings indicate significant need for standardized and reliable data systems in veterinary public health. The established repositioning platform will support future research and innovations in antibiotic resistance management and food chain safety, providing a model for other stakeholders and contributing to a comprehensive understanding of the interconnectedness of health systems.