目的：评估人工智能软件（artificial intelligence system,AI）辅助放射科医师在胸部计算机断层扫描（computed tomography,CT）新鲜肋骨骨折诊断中的应用效能。方法：收集行胸部CT检查的新鲜肋骨骨折病例共508例。6名影像医师分为低年资组（≤5年）和高年资组（> 5年），使用PACS系统对CT图像进行独立阅片；在间隔为期4周的洗脱期后，影像医师在结合AI辅助诊断结果的前提下对胸部CT图像进行第2轮阅片；记录骨折类型、部位及诊断时间。采用配对卡方检验比较AI辅助前后诊断骨折的灵敏度、特异度有无统计学差异。绘制受试者操作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线，并计算曲线下面积（area under curve,AUC），应用Medcalc软件对AUC进行显著性检验。采用Cohen’s kappa系数分析低年资医师和高年资医师诊断肋骨骨折的一致性。应用配对样本t检验比较人工智能辅助前后医师的诊断时间是否具有差异。结果：508例胸部CT共包含骨折2 883处，AI辅助后低年资医师和高年资医师的诊断灵敏度由77.95%、83.96%提升至88.52%、90.98%（P <0.001）；平均AUC从0.902增加到0.948（P <0.001）；独立阅片和AI辅助诊断后低年资医师与高年资医师之间的Cohen’s kappa系数由0.832提升至0.900；诊断每个肋骨骨折病例的时间平均减少了28.43 s（P <0.001）。结论：AI辅助医师诊断新鲜肋骨骨折能够提高检出效能，并减少诊断时间。