李 燕

（昆明市第一人民医院甘美医院CT室 云南 昆明 650000）

肺结节是一种发病率较高的肺部疾病，此病会对肺部功能造成较大的损害，需要及时地对患者进行治疗[1]。为了保证肺结节疾病得到有效的治疗，需要全面了解患者的肺部病变情况，因此疾病的诊断尤为重要。目前临床上用于肺结节疾病诊断的方法为CT检查，CT能够较为清晰地观察患者肺部组织的结构和病变情况，进而对疾病做出准确的诊断，并且CT检测已经成为临床常规检测方法[2]。但是肺结节疾病使用CT检查时，容易受到外部因素以及患者自身因素的影响，而人工智能技术是一种精准医疗的典范，可以帮助医师更全面地观察患者的肺部情况，并且检查更为灵敏，能够提高医疗检测的准确性，对肺结节疾病的诊断有较高的价值[3-4]。基于此，本文对选取的肺结节患者分别实施CT检测以及人工智能医学影像辅助诊断系统联合CT检测，对两组的检测结果进行分析，如下所示。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2019年5月—2020年12月在昆明市第一人民医院经过病理诊断为肺结节的患者98例。采用随机数字法将患者分为对照组和观察组，各49例。对照组中男性患者20例，女性患者29例；病理诊断结果为恶性结节24例，良性结节25例；患者年龄为22～68岁，平均年龄（45.09±4.26）岁。观察组中男性患者21例，女性患者28例；病理诊断结果为恶性结节24 例，良性结节25例；患者年龄为22～69岁，平均年龄（45.24±4.29） 岁。两组一般资料对比差异无统计学意义（P＞0.05），存在可比性。

纳入标准：所有患者均经过病理检查确诊为肺结节疾病；……