ドイツの糖尿病研究におけるFAIR化ワークフロー実装から得られた教訓

科学分野:

• ヘルスインフォマティクス
• データサイエンス
• リサーチデータマネジメント

背景:

• FAIR原則（検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能）は、科学的データの価値を最大化するために不可欠である。
• 研究コミュニティは、FAIRデータを達成するためにドメイン固有のワークフローを開発している。
• FAIRデータワークフローの実装には、標準と実践の慎重な検討が必要である。

研究 の 目的:

• 汎用ワークフローとドメイン固有FAIR化ワークフローの実装を比較すること。
• ドイツの糖尿病研究データを使用して、これらのワークフローがFAIRネススコアに与える影響を評価すること。
• 効果的なFAIRデータコアデータセット実装のための要件を特定すること。

主な方法:

• 外部で開発された2つの構造化FAIR化ワークフロー（汎用1つ、ドメイン固有1つ）を適用した。
• ドイツの糖尿病研究からのメタデータを利用した。
• リサーチデータアライアンス（RDA）のFAIRデータ成熟度モデルを使用した。

主要な成果:

• 汎用ワークフローとドメイン固有ワークフローの両方で、実装に必要なリソースは同程度であった。
• 両方のワークフローで、コアデータセットのFAIRネス評価は同等であった。
• 健康研究データへの適応は、ワークフローの効率を向上させたが、コアデータセットのFAIRネススコアは向上させなかった。

結論:

• 健康データのためのドメイン固有ワークフローの適応は効率を高めるが、コアデータセットのFAIRネススコアを本質的に向上させるわけではない。
• コアデータセットのFAIR化のための普遍的な要件リストが特定された。
• 成功するFAIRデータ実装には、早期の戦略的計画とインフラストラクチャ開発が不可欠である。