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。

本文系统阐述鼻窦检查如何高质量汇报：以结构化模板、标准化术语与量化评分为核心，结合CT、MRI与鼻内镜的互补选择，围绕通气通路、黏膜与骨壁、并发症与危险征象进行定位定性定量描述；在印象中进行风险分层并提出可执行建议；关注术前变异、牙源性因素与术后通畅性；通过清单式质控与团队协作提升一致性，并参考ACR与EPOS指南，迈向结构化、量化与智能化的未来。