【摘要】 目的：探究 AI 识别技术在肺小结节诊断中的临床价值，进而为相关医疗人员提供一定的参考价值。方法：选取本院 2020 年 12 月—2021 年 4 月接收的 50 例肺小结节患者作为本次研究对象，将这 50 例患者的 C T 影像导入到 A I 识别分析软件之中，对识别出的数据做好相关的记录，并且将这些记录和诊断报告进行相关对比，了解 A I 识别技术在肺小结节诊断中的临床应用价值。结果：人工读片的灵敏度为 79.17%，特异度为 80.77%，准确性为 80.00%；均显著低于 A I 识别技术读片的灵敏度 100.00%，特异度 96.15%，准确性 98.00%（P ＜ 0.05）。A I 识别技术读片总时长远远低于人工读片，仅有（33.23±0.24）s。差异有统计学意义（P ＜ 0.05）。结论：A I 识别技术在肺结节诊断中表现基本等同影像诊断医师，在 5 mm 以下结节诊断中灵敏度更高、速度更快，AI 判断为高风险的结节多于人工诊断，在肺小结节的临床诊断过程中，我们可以应用 AI 识别技术协助患者和医生判断患者肺内结节的数量及性质，从而能够帮助医生快速做出判断，为患者的后续治疗打下坚实的基础。

【关键词】AI 识别技术；肺小结节；临床应用