引
传统的疾病控制方法，如血吸虫病的大规模药物治疗（MDA），在干预队列的实施过程中，相同感染率的试点区域，干预效果有时会有很大差异。评估后，专家发现医从性可能是其中的关键影响因子。村庄的社会网络结构不同于城市，人和人之间的关系较为紧密，外来的医疗建议需要被内部的核心成员验证，之后才会被采纳。
Goylette Chami 教授的一项研究：Diffusion of treatment in social networks and mass drug administration，基于社会网络关系和干预措施展开研究。共有 17 个村庄参与研究，每个村庄都有两名社区医药分发员（CMDs）发放药物，并解释为何需要用药。药物发放一个月后，Chami 教授的团队对 17 个村庄进行了系统性的访谈，内容包括对药物的知晓情况、是否服用、哪一天服用的药物。
这个研究的创新之处在于，Chami 教授还询问了受访者的亲密关系网络。让受访者列出了排名前 10 的亲密朋友，他们的医疗决策可能就源于这些经常会交流地好友们。
研究发现，无论是村庄的大小、位置、生态还是其他因素，它们与治疗的覆盖和传播速度之间都没有显著的相关性。
CMDs 与大部分村民都建立了亲密关系网络。
治疗方案的有效性依赖与 CMDs 之间的聚类，CMDs 与这个社群建立的关系越紧密，最终的干预效果越好。社会的支持和鼓励对于 CMDs 是必要的，因为 CMDs 是志愿者，需要花费大量时间去访问所有家庭。
聚类能展示出村民中被广泛信任的个体，后期的研究可以基于这些核心节点展开，可能会有更好的干预效果。已有纽带多虫病的干预方案，获得了成功。
华支睾吸虫病
今天想以华支睾吸虫病为例聊聊。这是一种高发于中国广西地区和越南北部局部地区。其关键传播因素是生食淡水鱼这一行为。早期病症不明显，长期感染有会造成永久不可逆的肝损伤，且伴随肝癌风险。
华支睾吸虫病是少有的感染人数每年上升的寄生虫病。
「生食淡水鱼」，如果在没有相关医疗背景的情况下，常会被等同于生食海鱼，如三文鱼。但两者患病后的医疗风险和疾病负担存在显著差异。
一般的寄生虫病是流行于欠发达地区，改善用水、饮食等习惯之后，结合用药可以有效控制。华支睾吸虫病则很不同，他的高发人群是受过良好教育、比较富裕的人群。要想控制华支睾吸虫病的感染率，健康教育很重要。
「生吃淡水鱼」这种饮食决策是基于当地的文化环境和社会网络所建构出来的，可以通过田野调查观察这种饮食习惯如何形成的。
干预
在新时代背景下，以抖音、B站、快手等为代表的平台革新了我们对社会网络结构的理解。推荐算法的兴起使得我们可以通过分析用户行为来早期识别和干预潜在的不健康习惯。
在这个新的时代，人们依赖意见领袖（KOL，Key Opinion Leader）的推荐，做出最终决策。以推荐算法为核心，用户画像也会更精准，能早的锁定可能尝试「生食淡水鱼」行为的用户。
结合 KOL 和用户画像，可以建立一套早期干预方案。在这个阶段，不需要强干预，保持一个用户能接受的干预强度，就能潜移默化的影响他们的饮食决策，比如一些简单友好的疾病科普宣传视频。
结
实施这样的干预措施面临着隐私保护、干预方案的合理与安全性、政策支持等多重挑战。尤其是在数据敏感性不断增加的当下，确保用户隐私安全是一个不可回避的议题。同时，干预方案的科学性和合理性也是决定其成败的关键。只有在得到政策制定者的认可和支持下，干预措施才可能得以广泛实施。
另外，公共卫生干预措施的一个难题是，如何评估干预成功后的社会效益。我们可以结合疾病负担（Disease burden）估算，量化这一概念。