急性卒中救治是由「卒中急救代码」（Code Stroke）方案管控的医疗急症。Code Stroke 通过串行、层级化、分布式的工作流，协调由两类医疗机构、四个专科、五个职级组成的网络。越来越多搭载卒中检测计算机视觉算法的人工智能（AI）设备，配合精简工作流的智能体化移动应用，正在被整合进这一网络。 2022 至 2024 年，我们对一台 AI 设备进行了深入田野研究，该设备已整合进以色列最大健康维护组织旗下的四家医院。我们发现医生对该 AI 设备的使用十分克制。医疗 AI 设备使用受限的主要原因是：它试图打破急性卒中救治中既有的协调模式。该 AI 设备出厂自带一套集警报、可视化、聊天与数字日志于一体的整合式移动应用，旨在把源自科技行业的并行处理、扁平层级与彻底透明的协调模式引入卒中救治。该应用与 Code Stroke 串行、孤岛式、等级化的协调方式不相容，最终被医生们边缘化。 我们的结论是：应在真实临床环境中研究 AI 设备，不仅考察狭窄的性能指标，还要考虑专业工作的协调模式。 Netta Avnon 博士是韦仕敦大学研究教授，同时担任哥伦比亚大学的独立顾问。她是专注于科学、职业与专业知识的社会学家，重点关注女性与专业知识，以及 AI 在各领域专业劳动中的融入。近年来，她领导了一项关于急性卒中救治中 AI 应用以及更广泛影像领域 AI 的国际研究。她的研究核心是 AI 与智慧技术在医疗健康中的落地；具体在卒中救治方面，聚焦跨医院、多专科、多职级的急诊救治。Netta 是积极的女权主义者，致力于消除医学等高地位职业中的纵向性别隔离，目前正集中应对妇产科科学与职业中的生育偏见。她已婚，育有三个男孩（曾尝试要一个女孩），空闲时间喜欢徒步、弹钢琴、看搞笑视频与欣赏优质电影。