【摘要】目的：探究人工智能辅助诊断系统在肺结节 CT 诊断中的应用价值。方法：选取 2022 年 9 月—2023 年 9 月济南市第五人民医院收治的肺结节患者 94 例，所有患者均接受病理检查及 CT 扫描，以病理检查结果作为金标准，分析 CT 检查和人工智能辅助诊断系统联合 CT 检查的诊断效能，比较良恶性肺结节患者的 CT 征象和肺结节评估结果差异。结果：94 例肺结节患者的病理结果显示，恶性 54 例，良性 40 例； CT 平扫诊断结果显示，恶性 57 例，良性 37 例，Kappa 值 =0.626，一致性尚可。人工智能辅助诊断系统联合 CT 诊断肺结节恶性 56 例，良 性 38 例，Kappa 值 =0.912，一致性极好。人工智能辅助诊断系统联合 CT 对肺结节良恶性的诊断灵敏度、特异度和准确率分别为 98.15%、 92.50% 和 95.74%，均高于 CT 平扫的 87.04%、75.00% 和 81.91%；漏诊率为 1.85%，误诊率为 7.50%，均低于 CT 平扫的 12.96% 和 25.00%， 差异有统计学意义（P ＜ 0.05）；恶性组患者结节的大小和密度均高于良性组，差异有统计学意义（P ＜ 0.05）；两组的结节位置比较，差 异有统计学意义（P ＜ 0.05），其中恶性组周围性结节占比高；恶性组的空泡征、分叶征、血管集束征、毛刺征和胸膜凹陷征等恶性征象发 生率均更高，差异有统计学意义（P ＜ 0.05）；恶性组患者肺结节等级大于良性组（P ＜ 0.05）。结论：人工智能辅助诊断系统的应用可有 效鉴别肺结节患者的恶性征象，对恶性肺结节的检出率、灵敏度、特异度及准确率均较高，具备一定参考价值。 

【关键词】肺结节；人工智能；诊断；CT