【摘要】目的：探讨人工智能（AI）辅助诊断系统在低剂量肺部 CT 扫描筛查肺原位癌中的应用价值。方法：选取 2021 年 1 月—2023 年 1 月在烟台市烟台山医院经低剂量肺部 CT 扫描筛查的肺部结节患者 80 例（106 个结节）为研究对象，以胸腔镜病理结果作为早期肺原位癌 诊断“金标准”，分析基于 AI 辅助诊断系统对肺原位癌诊断的应用价值。结果：以胸腔镜病理结果为金标准，AI 辅助诊断 CT 扫描诊断肺 原位癌的灵敏度、特异度、阴性预测值、准确率分别为 95.59%、94.74%、92.31%、95.28%，均高于专业医师 CT 扫描的 79.41%、78.95%、 68.18%、79.25%，差异有统计学意义（P ＜ 0.05）；AI 辅助诊断 CT 扫描诊断肺原位癌的阳性预测值为 97.01%，专业医师 CT 扫描为 87.10%，差异无统计学意义（P ＞ 0.05）。AI 辅助诊断 CT 扫描对直径＜ 5 m m、5 ～ 10 m m 的肺原位癌病灶检出率分别为 81.82%、97.14%， 均高于专业医师 CT 扫描的 36.36%、80.00%，差异有统计学意义（P ＜ 0.05）；AI 辅助诊断 CT 扫描、专业医师 CT 扫描对直径＞ 10 m m 肺 结节的检出率比较，差异无统计学意义（P ＞ 0.05）。AI 辅助诊断 CT 扫描对实性、磨玻璃肺原位癌病灶检出率分别为 94.44%、96.55%，均 高于专业医师 CT 扫描的 66.67%、79.31%，差异有统计学意义（P ＜ 0.05）；AI 辅助诊断 CT 扫描、专业医师 CT 扫描对部分实性肺原位癌 病灶的检出率比较，差异无统计学意义（P ＞ 0.05）。结论：AI 辅助诊断系统在低剂量肺部 CT 扫描筛查肺原位癌中具有较高的诊断效能， 可作为临床医师早期筛查肺原位癌的有效手段。 

【关键词】肺原位癌；低剂量肺部 CT 扫描；人工智能辅助诊断系统