Filling subnational sanitation data gaps in low- and middle-income countries
本研究通过将表格先验拟合网络模型应用于来自180万户家庭的调查数据，解决了中低收入国家全球次国家级卫生设施数据的空白问题，揭示了覆盖率方面的显著不平等，并凸显了脆弱、低收入的撒哈拉以南非洲地区存在的严重缺乏设施及高不确定性问题。
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对于数十亿人来说，使用厕所这一简单的行为并非理所当然。获得安全的卫生设施是一项基本人权，然而全球仍有近15亿人缺乏基本的卫生服务。这一差距不仅仅是一个统计数字；它是导致疾病、儿童发育迟缓和可预防死亡的驱动因素。为了解决这一问题，政府和援助组织需要准确了解需求最集中的地方。他们需要看到卫生的地图，不仅是整个国家的地图，还包括其中特定区域的地图。然而，在许多中低收入国家，这种详细的地图是缺失的。现有的数据通常来自家庭调查，这类调查成本高昂、耗时多年才能完成，且会导致该国大部分地区处于未测量状态。由于缺乏最新、细粒度的信息，很难将资源引导至最需要的社区。
现在，一支研究团队通过一种结合了旧有调查数据与现代卫星技术的新方法，填补了这130个国家缺失的环节。通过分析来自180万户家庭的信息，并将其与环境和经济数据相结合，他们绘制出了2024年卫生覆盖情况的详细图景。他们的工作揭示了一个残酷的现实：最贫困和最脆弱的地区，特别是撒哈拉以南非洲地区，正面临着严重的滞后。虽然这项研究提供了目前关于卫生服务匮乏情况最清晰的视图，但它也强调了在没有更直接数据的情况下我们所能了解信息的局限性，为下一阶段调查应该去向何处提供了透明的指南。
研究人员面临着一个重大挑战：他们需要在没有任何近期调查存在的地区预测卫生状况。传统的猜测方法在数据稀缺时往往会失效，容易对有限的信息产生过拟合，或者在处理新区域时产生不可靠的结果。为了解决这个问题，团队转向了一种名为“表格先验拟合网络”（Tabular Prior-Fitted Network）的高级人工智能技术。可以将这个模型想象成一位受过高度训练的专家，他研究过数百万个合成案例，了解不同因素（如人口密度、降雨量和国家财富）如何与卫生获取能力相关联。这使得模型即使在只有少量真实世界数据的情况下也能做出准确的预测，而这种情况在世界上数据最匮乏的地区非常普遍。
团队将模型输入了2015年至2024年间开展的最新家庭调查数据，涵盖了89个国家的180万个家庭。他们将这些数据与大量的地理空间数据相结合，包括建筑区域的卫星图像、夜间灯光、土壤类型和气候模式。模型学会了识别这些环境和经济因素与社区拥有基本厕所或被迫进行露天排泄之间的联系模式。训练完成后，该模型被用于预测130个中低收入国家每一个一级行政区的卫生覆盖情况，从而有效地创建了一幅2024年全球卫生获取情况的地图。
结果描绘了一幅深刻不平等的图景。在中高收入国家，基本卫生设施的中位数覆盖率为94%，这意味着几乎所有人都能使用厕所。相比之下，在低收入国家，中位数覆盖率降至仅36%。在撒哈拉以南非洲地区，情况更为严峻，中位数覆盖率仅为39%；而在脆弱且受冲突影响的地区，该比例更是降至48%。对于露天排泄（即在露天场地或水道中处置人类排泄物）而言，情况则正好相反。在中高收入国家，从事露天排泄的人数不足1%，但在低收入国家，这一比例上升到了8%，部分地区的比例甚至高达73%。
研究还绘制了这些预测的不确定性，展示了哪些地方的数据最可靠，哪些地方只是推测。模型在欧洲和北美、东亚和东南亚、以及北非和西亚的低中收入地区最为自信，因为这些地区存在近期的调查和国家估算。然而，在低收入和脆弱环境中，特别是在撒哈拉以南非洲地区，不确定性最高。这并非模型的失败，而是反映了这些地区缺乏所需的地面数据来确保确定性的现实。研究人员指出，刚果共和国、厄立特里亚、尼加拉瓜和朝鲜是开展新数据收集的四个重点优先领域，因为这些国家缺乏近期的调查，且有大量人口生活在高度不确定的条件下。
最重要的发现之一是，不平等不仅存在于国家之间，也存在于国家内部。即使在整体覆盖率适中的国家，也存在卫生设施几乎不存在的地区。该模型成功识别了这些匮乏的区域，尽管它倾向于平滑掉最剧烈的差异，这可能会低估最贫困地区的极端差距。这表明，虽然该地图是识别广泛趋势的有力工具，但局部数据对于针对最贫困的社区仍然至关重要。研究人员还注意到，由于人们可能不愿承认露天排泄的行为，其模型有时会低估露天排泄的流行程度。
这项研究证实，实现到2030年结束露天排泄这一全球目标的进展速度极其缓慢。要达到这一目标，进展速度需要比过去十年增加三倍。新地图显示，如果没有大规模的投资和针对性的行动，最脆弱的人群将被抛在身后。通过提供一种透明且具备不确定性意识的方法来填补数据空白，这项工作提供了一条清晰的前行路径。它不仅告诉我们问题在哪里，还告诉我们我们的知识在何处是不完整的，从而引导下一代调查和投资流向最需要它们的地方。
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