目的：探究人工智能技术在肺部CT扫描鉴别诊断肺结节中的应用价值。方法：选取2022年5月—2024年5月青海省西宁市第一人民医院接收的行肺结节检查的患者78例，采用随机数字表法分为对照组与观察组，各39例。所有患者均进行肺部CT扫描，对照组扫描图像经专业医师人工评估，观察组扫描图像经人工智能技术评估。以手术及穿刺活检病理结果为金标准，观察不同方式的评估结果。结果：对照组经病理诊断确诊良性结节21例，恶性结节18例，经专业医师人工评估良性结节23例，恶性结节16例；观察组经病理诊断确诊良性结节22例，恶性结节17例，经人工智能技术评估良性结节22例，恶性结节17例；观察组曲线下面积、诊断特异度、灵敏度均高于对照组，差异有统计学意义（P <0.05）。观察组中直径<5 mm肺结节检出率高于对照组，差异有统计学意义（P <0.05）；观察组中直径5～10 mm与直径> 10 mm肺结节检出率略高于对照组，但差异无统计学意义（P> 0.05）；观察组中实质性肺结节、磨玻璃肺结节检出率高于对照组，差异有统计学意义（P <0.05）；观察组中部分实性肺结节检出率略高于对照组，但差异无统计学意义（P> 0.05）。结论：基于人工智能技术评估的肺部CT在肺结节良、恶性鉴别诊断中具有较高特异性及灵敏度，可提高微小病灶检出率，进一步明确结节性质，具有较高应用价值。