新冠病毒大流行表明，抗擊任何疾病最重要的武器之一是準確的資訊以及社群內可信的個人傳播資訊。如何把好的資訊提供給需要的人是長期困擾衛生官員的問題。

一種被稱為“同齡人改變推動者”(peer change agents)的方法是招募同齡領導人，在他們的社交網路中促進健康行為和疾病預防資訊。與擁有穩定住房的年輕人相比，無家可歸的年輕人艾滋病毒檢測呈陽性的可能性要高10倍。社會工作者和公共衛生官員利用“同齡人改變推動者”戰略，在這些社群內促進諸如使用避孕套和定期艾滋病毒檢測等行為，但成功似乎與在其社群內產生最大影響的正確同齡領導人有關。

這就是人工智慧可以提供幫助的地方。近二十年來，計算機科學家一直在探索如何利用社會網路中有限的節點來最大化資訊傳播。

如今，哈佛約翰·A·保爾森工程和應用科學學院的研究人員與南加州大學和賓夕法尼亞州立大學,開發出一種人工智慧系統, 可以識別社交網路中哪些人能夠最有效地向同齡人推廣艾滋病預防資訊。在對700多名無家可歸的年輕人進行的實地試驗中，研究人員發現，他們的演算法顯著降低了人群中艾滋病毒傳播的關鍵風險行為。

研究人員與社會工作者和參與者一起繪製了參與者的社會網路圖，並使用他們的演算法在不同的網路叢集中找到擁有最多樣化聯絡的領導者。隨後，社會工作研究小組的協調員就性健康、艾滋病毒預防、溝通技巧、領導技巧和自我護理對選定的同齡領導人進行了培訓。領導人被要求透過與他們在臨時收容中心的社會關係進行溝通，促進定期艾滋病毒檢測。

在抽樣組中看到結果的速度很重要，快速採取保護行為有助於立即減少艾滋病病毒在高危人群中的傳播；在為期三個月的干預結束時，許多年輕人將離開該中心，所以需要在短時間內接觸到儘可能多的人。專案負責人說：“就我們所知，這是首次使用人工智慧方法最佳化社會網路對健康的干預，我們希望這個專案可以為人工智慧研究如何成功應用於社會公益提供一般性經驗。這一策略可用於在社群內傳播有關營養、藥物濫用和其他公共衛生危機等資訊。“