目的 探讨基于CT图像的人工智能（AI）在肺结节筛查和评估危险度的临床应用价值。方法 选取2022年1月～2022年12月在国药葛洲坝中心医院接受手术或穿刺并进行病理检查的肺结节患者100例。AI和医师分别进行结节诊断，比较A组（人工诊断，n=98）、B组（AI诊断，n=99）和C组（人工+AI联合诊断，n=99）的敏感度、特异性、阳性预测值和阴性预测值与准确率。以病理结果作为“金标准”，分析AI辅助医师预测良恶性的价值。结果 A与B组评估肺结节危险度差异无统计学意义（P>0.05）。C组的敏感度（98.75%）、阴性预测值（91.67%）和准确性（90.00%）优于A、B组。C组可明显提高诊断效能，优于A和B组单独阅片，且诊断与病理结果有较好一致性（Kappa值=0.632,P<0.01）。结论 基于AI的肺结节筛查和评级能够明显提高敏感度及准确率，并降低漏诊率，对于辅助影像诊断医生的阅片具有显著的临床价值。AI评估危险度辅助人工阅片肺结节的良恶性预判中同样具备较好的参考及临床应用价值。