本文系统性回答了用人工智能判断肺结节的路径：以深度学习在胸部CT上自动检测与分割结节，量化大小、形态与密度，并结合随访计算体积倍增时间与增长率，再将年龄、吸烟史等临床因素与影像特征融合输出良恶性概率与管理建议；为确保可靠性与合规性，需以多中心高质量数据训练并做外部验证，遵循权威指南与监管要求，且把AI无缝集成到PACS/RIS工作流中，通过阈值管理与可解释性视图控制误报与不确定性，构建医生协作与反馈闭环，使AI在筛查、门诊与科研场景稳定提升敏感性、特异性与效率，成为可信的决策支持。

超声人工智能已从图像增强与自动测量，升级到采集引导、结构化判读与流程编排，进入可规模落地阶段；在心脏、乳腺/甲状腺、产科与肺部等高频场景实现合规与临床增益，机构可通过联邦学习与端侧轻量化应对异质性，并以不确定性提示与解释增强信任；ROI主要体现在缩短检查时间、降低重复率与提升指南一致性，未来端侧智能、多模态融合与真实世界价值评估将主导发展路径。