一、病史采集
仔细询问患者的吸烟史、职业、既往病史、个人史、家族史、本次治疗和转归，对肺部小结的诊断及鉴别诊断非常有意义。
二、影像学检查
（一）低剂量螺旋计算机断层扫描（LDCT)
美国国家肺癌筛査试验（NLST）于2011年报告低剂量螺旋计算机断层扫描（low-dose computed tomography, LDCT)筛查在高危人群中可显著降低肺癌的死亡率，所以LDCT被建议用于高危人群的肺癌筛查[6]。由于肺部小结节常常需要多次随访，所以为降低放射损失，建议采用LDCT进行随访。必要时可行胸部CT薄层扫描（扫描层厚1mm )，以更好的观察小结节特征。
（二）PET/CT
PET/CT对于评价肺结节的性质有重要的价值。PET/CT并非对于所有的肺部小结节都有诊断价值。
PET-CT对实性成分小于8 mm的结节和靠近膈肌的小结节的敏感性较低。纯磨玻璃影（ground-glass opacity , GGO )在PET上常常没有糖代谢增高，且很少发生淋巴结转移。据此，Fleischner学会[5]认为对于纯 GGO , PET/CT的诊断价值有限；而对于多发GGO，如果主要病灶是实性成分达到8-10mm的部分实性GGO，则应考虑PET/CT进一步检查，有利于更准确地评估预后及优化术前分期。
PET/CT只是确定结节是否具有高肺癌风险的多个标准中的一个考虑因素。在真菌病流行地区，PET-CT假阳性率较高。但在中国则需要考虑到我国较高的肺结核发病率, 对于阳性的PET/CT结果应当慎重解读。
三、肺癌预测模型
目前已有多个量化肺癌预测模型，其中应用最为广泛的是由Mayo Clinic硏发的模型[9]。此模型中包含6种预测肺恶性肿瘤的独立预测因素，包括年龄、吸烟（目前或曾吸烟）、结节发现前的胸腔恶性肿瘤史>5年、结节直径及毛刺、位于上叶。预测模型的公式为：恶性概率=ex/ (1+ex)(方程式1) , X=-6.8272+ ( 0.0391 *年龄）+ ( 0.7917*吸烟史）+ ( 1.3388* 恶性肿瘤）+ (0.1274*直径）+ (1.0407*毛刺征）+(0.7838*位置)(方程式2)。其中e是自然对数，年龄为患者的年龄（岁）， 如果患者目前或者以前吸烟，则吸烟史=1 (否则=0 )；如果患者有胸腔外恶性肿瘤史>5年，则恶性肿瘤=1 (否则=0)；直径为结节的直径（mm )，如果结节边缘有毛剌，则毛剌征=1 (否则=0)；如果结节位于上叶，则位置=1 (否则=0)。
中国学者在中国人群中也开发了多个模型，但这些模型都未得到广泛的验证和应用。
四、肿瘤标志物检查
通过体液（如血液）检测肺癌相关肿瘤标志物。
五、有创性检查
在怀疑恶性且评价需要获得组织或者细胞学诊断时，可以使用包括细针穿刺活检、内镜下活检、浅表肿物或者淋巴结等切除活检，腔镜辅助/开胸活检或者切除。
活检组织样本量需要足够用于组织学和分子学检测[10]。
如一次活检未能完成诊断，并对癌症仍抱有高度怀疑，建议重复活检/手术切除或短间隔期LDCT随访(3个月)。
在许多情况下，临床强烈怀疑I期或II期肺癌的患者（基于危险因素和影像学表现）在手术前不需要活检。活检增加了时间、费用成本以及操作风险，并且对于治疗决策通常是不必要的。外科医生和/或患者在手术前可能优选术前活检。如果强烈怀疑非肺癌诊断（可通过支气管镜检查、经皮穿刺活检或细针穿刺 (FNA) 进行诊断），或者如果术中诊断似乎困难或非常危险，则术前活检可能是合适的。如果未获得术前组织学诊断，则应在进行肺叶切除术、双肺叶切除术或全肺切除术之前进行术中操作（即楔形切除术或穿刺活检）以确认癌症诊断。
肺结节的管理视角
肺结节良恶性的评价视角
参考文献
- Sawabata N, Miyaoka E, Asamura H, et al. Japanese lung cancer registry study of 11,663 surgical cases in 2004: demographic and prognosis changes over decade. J Thorac Oncol 2011; 6(7): 1229-35.
- Yendamuri S, sharma R, Demmy M, et al. Temporal trends in outcomes following sublobar and lobar resections for small (< 2 cm) non-small cell lung cancers—a Surveillance Epidemiology End Results database analysis. J Surg Res, 2013; 183(1): 27-32.
- Gould MK, Donington J, Lynch WR, et al. Evaluation of individuals with pulmonary nodules: when is it lung cancer? Diagnosis and management of lung cancer, 3rd ed: American College of Chest Physicians evidence-based clinical practice guidelines. Chest, 2013; 143(5 Suppl): e93S-120S.
- Bai C, Choi CM, Chu CM, et al. Evaluation of Pulmonary Nodules: Clinical Practice Consensus Guidelines for Asia. Chest, 2016; 150(4): 877-893.
- Naidich DR Danlder AA, Macmahon H, et al. Recommendations for the management of subsolid pulmonary nodules detected at CT: a statement from the Fleischner Society. Radiology; 2013; 266(1): 304-17.
- National Lung Screening Trial Research Team, Aberle DR, Adams AM, et al. Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening. N Engl J Med, 2011; 365(5): 395-409.
- Gould MK, Ananth L, Barnett PG, et al. A clinical model to estimate the pretest probability of lung cancer in patients with solitary pulmonary nodules. Chest 2007; 131(2): 383-8.
- Yonemori K, Tateishi U, Uno H, et al. Development and validation of diagnostic prediction model for solitary pulmonary nodules. Respirology, 2007; 12(6): 856-62.
- Swensen SJ, Silverstein MD, Ilstrup DM, et al. The probability of malignancy in solitary pulmonary nodules. Application to small radiologically indeterminate nodules. Arch Intern Med, 1997; 157(8): 849-55.
- Travis WD, et al. In: WHO Classification of Thoracic Tumors, 5th Ed. Lyon: International Agency for Research on Cancer; 2021:29-36.
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