杜克的败血症AI靠颠覆医院等级制度奏效：护士提醒医生

败血症致命迅速，杜克健康的应对方案是Sepsis Watch：一款以iPad应用形式交付的AI，每小时对每位急诊科患者发生败血症的可能性进行评分，标记出中风险和高风险患者以及已经符合标准的患者，并在医生确认后将其转介以接受快速治疗。在最初两年里，杜克医院的医院管理者和临床医生报告称，该工具大幅减少了败血症导致的患者死亡，并且它进入了一项联邦注册的临床试验，预计于2021年报告结果。

根据文化人类学家Madeleine Clare Elish和Elizabeth Anne Watkins为期两年的Data & Society研究，技术上的胜利只是故事的一半。让这一工具奏效需要他们所称的“修补工作”：设计新的沟通协议、编写培训材料，以及应对职场政治。最深刻的变化是权威。传统上由医生作出诊断，但他们无法再盯着另一个应用；快速响应护士可以——因此现在由护士呼叫主治医生，对其关于患者的判断提出质疑。

该协议颠倒了典型的指挥链（“你在开玩笑吧？”是一名护士的第一反应），而参与的护士和主治医生往往此前没有关系，因为他们在医院的不同科室工作。杜克还是完成了修补——而这一案例将结果归功于修补，而不仅仅是模型。

模型是容易的那一半：它之所以奏效，是因为杜克让护士查看评分并直接呼叫主治医生——颠倒了医院的指挥链。

它指出了在机构中部署AI的隐性成本：“颠覆也是一种损坏形式”——旧协议消亡，等级制度被打乱，必须有人去修补它们。

这一设计举措对医学而言是反直觉的：护士承担监测负担，并获得呼叫医生的资格——这是唯一能在每小时评分节奏下存续的工作流程。

两半都有真实世界的证据——实践中报告的败血症死亡减少，外加一项注册临床试验——使其成为一个罕见的、诚实的AI生产应用案例研究。

AI的采用是社会性劳动：重新设计协议、培训员工以及应对权力动态，才能把模型转化为成果。把工具交给最适合的工作流程，即使这会颠倒资历顺序。

Sepsis Watch成为一项联邦注册临床试验的一部分，预计于2021年公布结果，而Data & Society的案例研究公布了修补工作的发现——新的沟通协议、培训材料以及经过协商的权力动态——作为让AI工具在杜克健康进入日常临床使用所记录在案的代价。