在医疗影像诊断领域，寻找肺结节犹如在浩瀚星海中定位特定星辰。传统人工筛查方式下，即使经验丰富的放射科医师面对每日上百张CT影像，也难以避免因视觉疲劳导致的漏诊。研究显示，纯人工阅片的肺结节检出率约85%，意味着15%的病灶可能被遗漏。人工智能技术的引入正带来革命性改变。基于CNN（卷积神经网络）的深度学习系统，通过分析数百万标注病例的训练数据，可精准识别1毫米级微小结节，将检出率提升至95%，假阴性率降低50%。这套系统不仅能定位结节，更能分析其良恶性特征，为医师提供全面的诊断参考。值得注意的是，AI并非取代医师，而是作为"智能助手"提升诊断效率。在浙江绍兴医院的实践中，AI辅助使筛查效率提升40%，早期肺癌检出量增加25%，单例诊断时间从15分钟缩短至5分钟。这种"人机协同"模式代表着精准医疗的未来方向。随着算法优化和数据积累，AI辅助诊断的准确性将持续提升，为更多患者赢得宝贵的治疗时间，彰显医疗科技的人文价值。