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目的 评价结核病医学影像辅助诊断的人工智能(artificial intelligence,AI)自动阅片技术在HIV感染者和艾滋病(AIDS)患者(HIV/AIDS者)中筛查结核病的效果,为制订和完善结核病重点人群主动发现策略提供科学依据.方法 采用回顾性研究方法,选取2019年四川省凉山彝族自治州布拖县应用数字X线摄影(digital radiography,DR)进行结核病主动筛查的633例HIV/AIDS者作为研究对象,其中,47例(7.4％)为病原学阳性肺结核患者.收集研究对象胸部X线摄片(简称“胸片”)资料,同时采用3家企业的AI自动阅片技术,以及邀请3名资深专家分别进行阅片.分析不同阅片专家及AI自动阅片技术的阅片结果,并以肺结核病原学诊断结果为参照标准,比较人工阅片和AI自动阅片技术的诊断效能.结果 633例研究对象中,人工阅片诊断疑似活动性肺结核影像改变者198例(31.3％,198/633).3名阅片专家诊断结果分别为139例(22.0％,139/633)、100例(15.8％,100/633)、90例(14.2％,90/633).47例并发病原学阳性肺结核患者中,3名阅片专家诊断结果分别为19例(40.4％,19/47)、29例(61.7％,29/47)、21例(44.7％,21/47),共有 14例(29.8％,14/47)患者均被阅片专家漏诊.AI自动化阅片技术共检出疑似活动性肺结核影像改变者434例(68.6％);3家企业AI自动化阅片技术诊断结果分别为260例(41.1％,260/633)、299例(47.2％,299/633)和247例(39.0％,247/633).47例并发病原学阳性肺结核患者中,3家企业AI自动化阅片技术诊断结果分别为32例(68.1％,32/47)、30例(63.8％,30/47)、33例(70.2％,33/47),共有5例(10.6％)均被漏诊.以肺结核病原学诊断为参照标准,人工阅片诊断HIV/AIDS并发病原学阳性肺结核的敏感度为70.2％(33/47),特异度为71.8％(421/586),一致率为71.7％(454/633);AI自动阅片技术诊断HIV/AIDS并发病原学阳性肺结核的敏感度为89.4％(42/47),特异度为33.1％(194/586),一致率为37.3％(236/633).结论 AI自动阅片技术在HIV/AIDS人群中诊断病原学阳性肺结核的敏感度高于人工阅片,适合用于该人群中结核病的主动筛查.