目的:本研究旨在探讨人工智能（AI）辅助诊断系统在基层医院环境下，应用于DR胸片肺结核筛查的实际可行性，评估其对提升筛查效率、辅助诊断决策及优化工作流程的潜在价值。方法:在常规肺结核筛查工作中，对前来就诊的可疑肺结核症状者或高危人群同时进行标准DR后前位胸片拍摄。所有胸片均经历双重流程：1.常规流程:由本院放射科医师独立阅片并出具初步诊断报告。2. AI辅助流程:胸片在拍摄后即时上传至部署于本院或云端的AI辅助诊断系统。系统在数秒内自动分析图像，生成包含肺结核可疑病灶定位、征象描述及筛查阳性/阴性提示的辅助报告。最终诊断由上级医院专家或区域结核病诊疗中心专家组，结合临床症状、痰涂片/培养、分子生物学检测等综合信息进行裁定，作为“金标准”。结果:本研究在基层医院环境中验证了AI辅助胸片肺结核筛查的整体可行性，获得以下核心发现：1.辅助诊断效能:AI系统展现出识别肺结核相关胸片异常征象的能力。在多数筛查案例中，AI生成的辅助报告与上级专家综合诊断结果展现出良好的一致性趋势，特别是在识别典型活动性肺结核征象（如广泛渗出、空洞）方面。系统能有效提示潜在阳性病例，辅助医师关注可疑区域。2.提升筛查效率:AI系统的快速处理能力显著缩短了胸片初步分析结果的等待时间。辅助报告几乎在拍摄完成后即时生成，极大缓解了基层放射科医师短缺带来的阅片压力，加速了筛查流程。3.增强医师信心与决策支持:尤其对于经验相对不足的基层医师，AI提供的客观、标准化的病灶提示和征象描述，有效辅助了他们的影像判读过程，提升了诊断信心。4.优化工作流程与管理: AI系统实现了胸片电子化管理的辅助功能，有助于基层医院建立更规范的结核病筛查档案和追踪机制。5.实施接受度良好:参与研究的放射科和临床医师普遍认为AI系统操作界面友好。结论：本研究证实，在基层医院应用AI辅助诊断系统进行DR胸片肺结核筛查具备良好的可行性。AI技术能够有效识别肺结核相关影像学征象，为基层放射科医师提供及时、客观的辅助诊断信息，显著提升筛查效率，增强医师诊断信心，优化转诊决策，并有助于改进工作流程和管理。