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兽医信息学的最新进步强调了从基因组和蛋白质组学到临床和环境数据的各种数据类型的价值，以加速药物发现过程。这些综合数据集提供了疾病机制的全面视图，从而使以比传统方法更大的效率识别新的药物靶标。机器学习（ML）和人工智能（AI）对于分析复杂数据集，发现模式和预测结果特别有力（1）。例如，一项使用ML模型的研究表明，在预测不同动物种类的药物效应方面的准确性提高，从而减少了临床前试验的时间和成本（2）。但是，数据集成面临挑战。缺乏兽医机构之间的标准化数据收集和共享实践会导致不一致，从而降低了发现的可靠性和可重复性（3）。此外，集成不同的数据集需要显着的计算资源和专业知识，这些资源和专业知识通常在较小或资源有限的兽医实践中不可用。确保数据安全性也是至关重要的，因为使用电子健康记录（EHRS）引起了人们对数据泄露和滥用敏感信息的担忧。为了应对这些挑战，建立标准化的数据协议和道德准则对于广泛采用至关重要（4）。
美国人口中心脏代谢指数与生物老化之间的关联：NHANES 2015-2020的证据
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