醫學生單發、邊界清楚、直徑小於或等於3cm、周圍被含氣肺組織包繞的結節。直徑超過3cm屬於肺腫塊的範圍。肺結節和肺腫塊都有良性、惡性之分。
肺結節的性質可分為兩大類：良性肺結節和惡性肺結節。肺小結節：直徑小於1.5cm的可以稱為肺小結節；惡性結節：2cm以上的結節一半的比例是惡性的；良性結節：1cm以下的小結節大部分是良性的。
一般來講，孤立性肺結節惡性腫瘤的概率約20%-40%，惡性概率隨年齡增高而明顯增高。但如果肺結節是惡性腫瘤，早期確診肺結節的性質，早期手術切除可以達到臨床完全治癒,跟正常人一樣，長期生存。
造成的困擾
體檢的時候發現肺結節並不可怕，最重要是要早期確診肺結節的性質是良性還是惡性，一旦查出肺結節一定要及早治療，不要轉變成肺癌。
肺癌是我國死亡率和發病率最高的惡性腫瘤。目前手術仍是唯一可以根治肺癌的治療方法。早期的肺癌是沒有任何症狀的，中國大部分的肺癌病人一發現就是晚期，失去了手術治療的機會，因此只能依靠體檢來早期發現肺癌。
肺癌目前在世界範圍已經上升到第一高發的惡性腫瘤。全國腫瘤登記中心2014年發佈的數據顯示，2010年，我國新發肺癌病例60.59萬，居惡性腫瘤首位。2014年新發人數達到70~80萬。因惡性腫瘤去世的病人，五個中有一個是肺癌。
人工智能圖像識別
圖像識別一直是人工智能的主要研究領域，卷積神經網絡更是現在深度學習興起的主要原因之一，1998年基於卷積神經網絡的LeNet誕生，然而之後CNN的鋒芒開始被SVM等手工設計的特徵蓋過。隨著ReLU和dropout的提出，以及GPU和大數據帶來的歷史機遇，CNN在2012年迎來了歷史突破–AlexNet，，AlexNet 在當年的ImageNet圖像分類競賽中，top-5錯誤率比上一年的冠軍下降了十個百分點，而且遠遠超過當年的第二名。
從此之後深度學習成為了圖像識別領域的主流方法，無數的科學家致力於深度學習的研究和完善，深度學習圖像識別的能力也是日新月異，如今深度學習在圖像識別領域的已經趕上甚至超越人類，今年百度大腦在人臉識別領域已經超過人類最強大腦，斯坦福終身教授李飛飛在接受鳳凰科技採訪時表示，如今的深度學習已經可以識別醫學影像，並且能夠取得很好的成果。
人工智能識別肺結節大小
在圖像識別領域，人工智能已經取得了很多重要的成就，比如斯坦福大學的皮膚癌識別，比如Airdoc的眼底病識別、甚至美國的Arterys公司旗下的產品Arterys Cardio DL獲得FDA批准，人工智能應用在醫療領域已經是個趨勢。
支氣管肺癌（簡稱肺癌）是世界上發病率及死亡率最高的惡性腫瘤，每年死亡人數達140萬，佔所有惡性腫瘤死亡人數的18%。預計中國到2025年每年新發肺癌患者將達到100萬人。國內醫療領域人工智能領先團隊Airdoc很早就意識到肺癌的困擾，希望通過人工智能的方法能夠在早期診斷出肺癌，可以減少肺癌的死亡人數。Airdoc基於深度學習開發的算法，通過結節定位、結節大小判斷、結節惡性指標計算快速檢測肺結節。
人工智能輔助醫生工作
人工智能未來可以替代很多人的工作，已經成為了不可爭辯的事實，但是醫生可以被替代麼？答案是否定的，如今的人工智能尚處於弱人工智能階段，只能在簡單的疾病識別診斷方便為醫生分憂，需要醫生來下達最終的診斷結果。
另外，病人需要醫生的人文關懷，數千年來醫生都擔當這個角色，不會被冷冰冰的機器太低，良好精神和情緒對於患者的疾病痊癒有重大的作用，人工智能只能是醫生的輔助工具，人工智能是醫生新時代的私人小祕書，共同為患者提供優良的醫療環境。