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摘要目的：评价人工智能系统在肺结节检出及良恶性鉴别的效能。<br>　　方法：回顾性分析2016年5月至2020年12月，于兰州大学第二医院胸外科因肺结节就诊的274例患者的临床资料，将术前胸部CT分别导入2款人工智能系统（ScrynPro?-肺小结节智能辅助筛查系统V3.3和SurgiPro?-早期肺癌手术智能辅助决策系统V3.0.1），记录检出的肺结节的直径、密度分类、恶性风险值。比较2款人工智能系统及放射科医师对目标肺结节的检出率；比较2款人工智能系统及放射科医师在肺结节良恶性鉴别的敏感性、特异性、阳性似然比、阴性似然比，绘制ROC曲线计算比较AUC值，评价人工智能系统诊断效能。<br>　　结果：手术切除取得病理诊断的肺结节共282个，ScrynPro?系统检出率为100%（282/282），SurgiPro?系统检出率为99.65%（281/282），放射科医师检出率为99.65%（281/282）。ScrynPro?系统对肺结节良恶性判断的敏感性为94.70%，特异性25.95%，阳性似然比1.28，阴性似然比0.20；SurgiPro?系统对肺结节良恶性判断的敏感性为88.00%，特异性57.25%，阳性似然比2.06，阴性似然比0.21；放射科医生对肺结节良恶性判断的敏感性为84.40%，特异性70.08%，阳性似然比2.82，阴性似然0.22。ScrynPro?系统AUC面积0.609（P=0.02(＜0.05)），SurgiPro?系统AUC面积0.723（P=0.00(＜0.05)），放射科医生AUC面积0.772（P=0.00(＜0.05)）。两款人工智能系统在不同肺结节大小时的良恶性鉴别性能，肺结节5mm≤直径＜10mm时，三者相互比较的P=1，说明三者性能相似。肺结节10mm≤直径≤30mm时，以ScrynPro?系统的敏感性最高，为95.07%，但是其特异性最低，为24.41%，放射科医生的敏感性最低，为84.21%，但其特异性最高，为69.36%，SurgiPro?系统介于两者之间。两款人工智能系统在不同肺结节密度分类时的良恶性鉴别性能，对于实性结节，ScrynPro?系统与SurgiPro?系统、放射科医生比较的P=0，体现在ScrynPro?系统敏感性高于SurgiPro?系统和放射科医生，特异性低于SurgiPro?系统和放射科医生；SurgiPro?系统与放射科医生比较P=0.082，＞0.05，提示SurgiPro?系统与放射科医生性能的相似。对于亚实性结节，三组相互比较的P分别为0.125、0.125、0.754均大于0.05，提示三者的性能相似。<br>　　结论：2款人工智能肺结节辅助诊断系统在肺结节的检出方面性能较强，与放射科医师水平相当；在肺结节良恶性的鉴别方面随着人工智能系统的不断优化，人工智能系统的性能接近放射科医师水平，人工智能系统可作为放射科医师和胸外科医师的辅助工具，进行肺结节的筛查及诊断并指导治疗。