杜克大學的敗血症AI靠翻轉醫院階層奏效：護理師警示醫師

敗血症致命迅速，而杜克健康（Duke Health）的對策是Sepsis Watch：一套以iPad應用程式形式交付的AI，每小時為每位急診病人評分，評估其發生敗血症的可能性，標記出中風險與高風險病人，以及已符合診斷標準者，並在醫師確認後將其轉介以接受快速治療。在最初兩年，杜克醫院的醫院管理者與臨床醫師報告，該工具有效大幅減少了敗血症導致的病人死亡，且該工具已進入一項聯邦註冊的臨床試驗，預計於2021年公布結果。

根據文化人類學家Madeleine Clare Elish與Elizabeth Anne Watkins為期兩年的Data & Society研究，技術上的勝利只是故事的一半。要讓這項工具奏效，需要他們所謂的「修補工作」（repair work）：設計新的溝通協議、撰寫訓練教材，並在職場政治中周旋。最深刻的改變是權限。傳統上由醫師做出診斷，但醫師無法隨時監看另一個應用程式；快速反應護理師則可以——因此如今由護理師致電主治醫師，質疑其對病人的判讀。

這套協議顛倒了典型的指揮鏈（「你在開玩笑吧？」是其中一名護理師的第一反應），而參與其中的護理師與主治醫師往往原本毫無關係，因為他們分別在醫院的不同部門工作。杜克仍然完成了這項修補——而這個案例將成果歸功於修補，而不只是模型。

模型是容易的那一半：它能奏效，是因為杜克讓護理師監看評分並直接致電主治醫師——顛倒了醫院的指揮鏈。

它點出了在機構中部署AI的隱藏成本：「顛覆也是一種損壞」——舊協議消亡、階層被打亂，而必須有人加以修補。

這項設計之舉對醫學而言違反常理：護理師承擔監看的重擔，並取得致電醫師的資格——這是唯一能在每小時評分節奏下存續的工作流程。

兩方面都有真實世界的證據——實務上據報減少了敗血症死亡，加上一項註冊臨床試驗——使其成為罕見而誠實的AI投入生產案例研究。

採用AI是社會性勞動：重新設計協議、訓練員工並在權力動態中周旋，才能把模型轉化為成果。把工具交給最合適的工作流程，即使這會顛倒資歷順序。

Sepsis Watch成為一項聯邦註冊臨床試驗的一部分，預計於2021年分享結果；而Data & Society的案例研究則發表了修補工作的發現——新的溝通協議、訓練教材以及經協商的權力動態——作為讓AI工具進入杜克健康日常臨床使用的有據可查代價。