背景与目的亚厘米磨玻璃结节（subcentimeter ground glass nodules, SGGNs）术前精准定性是临床工作的难点，目前关于SGGNs良恶性预测模型临床研究较少。本研究旨在基于高分辨率计算机断层扫描（high resolution computed tomography, HRCT）影像学特征与患者一般临床资料，帮助鉴别SGGNs良恶性病变，并构建风险预测模型。方法回顾性分析2020年8月-2021年12月于中国科学技术大学附属第一医院接受手术切除并经组织学证实的483例SGGNs患者的临床资料，按7:3随机分配原则分为训练集（n=338）和验证集（n=145），根据术后组织学病理分为腺癌组和良性病变组。采用单因素分析和多因素Logistic回归分析独立危险因素和模型构建，受试者工作特征（receiver operator characteristic, ROC）曲线评估模型区分度，校准曲线评估模型的一致性，绘制临床决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）评估模型的临床应用价值，并将验证集数据代入进行外部验证。结果多因素Logistic分析筛选出患者的年龄、血管征、分叶征、结节体积和mean-CT值是SGGNs的独立危险因素，基于多因素分析结果构建列线图预测模型，ROC曲线下面积为0.836（95%CI: 0.794-0.879），最大约登指数所对应的临界值为0.483，此时敏感度为76.6%，特异度为80.1%，阳性预测值为86.5%，阴性预测值为68.7%。Bootstrap法抽样1,000次，校准曲线图预测的SGGNs良恶性风险与实际发生风险高度一致。DCA显示当预测模型概率的预概率为0.2-0.9，患者表现为正的净收益。结论通过术前病史及术前HRCT检查指标确立SGGNs良恶性风险预测模型具有较好的预测效能与临床应用价值，列线图的可视化展现形式有助于筛选出SGGNs的高危人群，为临床决策提供支持。