新冠病毒自2019年年底發現首例病例以來，已在全球造成大範圍傳播，眾多醫者對其傳播途徑的也不斷深入。美國消費者保健倡導組織（USCHAG）使用深度學習算法來研究COVID-19在美國的傳染模式以呼籲美國民眾據此切斷傳播途徑、保障人生安全。
美國消費者保健倡導組織研究新冠病毒傳播途徑
該機構發現，通過收集和發佈與COVID-19現階段傳播路徑有關的數據，可以設計開發開源平臺實時跟蹤和預測病毒的傳播，這可能對遏制新冠病毒的爆發起到了一定的作用。
儘管該疾病的流行病學已經確定了負責該病毒的基因組，但在美國病毒傳播的方式可能不同於中國，美國人口密度相對不那麼集中，管理難度更為困難。在這裡，開源數據收集和發佈可以以前所未有的速度介入，併為解決方案的研究和開發做出貢獻。
USCHAG首席執行官斯科特·喬治（Scott George）表示：“在快速傳播疾病方面，信息匱乏通常是引發大規模恐慌的原因。我們看到通過大量數據的收集和訓練，已經發現一些非常適用的方法來幫助預測新冠病毒傳播途徑，只要將研究成果公之於眾，就能夠通過這種預警的途徑，使得病毒大流行之前放慢速度，甚至阻止它們的傳播。”
美國疫情情況
USCHAG此前主要研究基於人工智能以及量子計算加速的技術來解決醫療保健問題，其主要依賴的是Nextstrain.org 之類的開放源數據， 對於傳染病而言，它可以在疾病流行之前指導和加快研究技術的發展。開源數據是快速評估流行病解決方案以及其他健康問題的關鍵，這使醫生和科學家可以在危機失控之前制定計劃和程序。
喬治補充說：“想象一下，開源技術的應用可以迅速消除人類目前已知的複雜公共衛生問題，這是由於科學界一些最聰明的人實時共享了海量數據。與現在的數據收集和關聯方式形成鮮明對比，這些數據遷移到開源數據共享平臺時，相較於傳統的數據管理方式，開源數據管理顯得更加有意義，對於抑制傳染病的傳播也更為重要”。
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