目的：探讨人工智能（AI）辅助低剂量 CT（LDCT）在肺结节筛查中的临床应用价值。方法：回顾性分析 2023 年 2 月-2025 年 8 月 300 例肺结节患者的 LDCT 影像资料，分别采用 AI 独立分析（AI 组）、医师独立阅片（人工组）、医师联合 AI 分析（AI 辅助组）三种模式， 对比结节的检出率、良恶性诊断效能（准确度、灵敏度、特异度）及阅片时间差异。结果：肺结节检出率比较，AI 组为 98.56%、AI 辅助 组为 99.51%，均显著高于人工组 78.57%（P<0.05）；AI 组假阳性率（22.33%）显著高于人工组（0%）、AI 辅助组（1.23%），差异有统计学 意义（P<0.05）；AI 辅助组良恶性诊断准确率（96.67%）、灵敏度（97.50%）、特异度（96.11%）均显著高于单一模式（P<0.05）；平均阅片 时间比较，AI 组＜AI 辅助组＜人工组，差异均有统计学意义（P<0.05）。结论：AI 辅助 LDCT 可显著提升微小肺结节检出效率，降低漏诊 率；与医师协同诊断能优化良恶性判断准确性，缩短阅片时间，是肺结节筛查的优选方案。