Aim: The purpose of this study was to develop a clinical predictive model for the risk of malignancy when the SPN presents a SUV max ≤ 2.5 using multivariate logistic regression techniques with the morphological characteristics of the SPN in CT images with fine collimation and clinical characteristics of the patient Methods A total of 277 patients with NPS were collected (147 in the retrospective phase,( between January, 2009 and December 2013) and 130 consecutive in the prospective phase,(between January 2014 and January 2017). We analyze the clinical data of age, sex, previous history of malignancy and smoking, histological diagnosis and imaging of NP such as size, location, morphology, presence of fat, calcium, pleural tails bronchogram, cavitation, pseudocavitation, vessel sign, bronchial sign and SUVmax .. The diagnosis of NPS benignity, in the absence of histology, was established by stability over a period of more than 2 years. Statistical and inferential analysis of the variables was carried out. The logistic regression analysis with L1 penalty (LASSO) selected the independent predictors for the construction of several models, selecting the best one using the Akaike criterion. The predictive capacity of the model is evaluated by estimating the area under the curve (ROC). The internal validation was performed using the resampling technique and the calibration using a graph of observed values versus expected ones generated by bootstrapping. A nomogram was constructed for its clinical application. Results The mean age was 68.5 years (65.3% males, 34.7% females). 68.9% were smokers. The prevalence of malignancy was 47.7%. The malignant NPS were more frequent in males; and adenocarcinoma is the most common histological type. The logistic regression analysis with LSO penalty from LASSO identified as independent predictors of malignancy the personal history of cancer in the previous 5 years, SUVmax and pseudocavitation, and as protectors for calcium and fat benignity. The AUC of the model was 0.894 and the validation on new data of 0.886, with an almost perfect calibration. The weak metabolism was not linked to the size of the NPS. The inter- and intra-observer agreement was very good. Conclusions A predictive model of malignancy has been developed for NPS with low metabolic activity in PET / CT, with a good predictive capacity (AUC of 0.894, 95% CI of 0.857-0.932) and a validated AUC of 0.886.Objetivo Desarrollar un modelo clínico predictivo de riesgo de malignidad cuando el nódulo pulmonar solitario (NPS) presente un SUVmax ≤ 2,5. Entre los objetivos secundarios están determinar la prevalencia de malignidad, la relación entre una actividad metabólica (SUVmax) baja y el tamaño del NPS, y el acuerdo inter- e intra-observador para el tamaño y la morfología del NPS. Métodos Se recopilan un total de 277 pacientes con NPS (147 en la fase retrospectiva y 130 consecutivos en la prospectiva). Se analizan los datos clínicos de edad, sexo, historia previa de malignidad y tabaquismo, diagnóstico histológico y de imagen del NP como el tamaño, localización, morfología, presencia de grasa, calcio, colas pleurales broncograma, cavitación, pseudocavitacion, signo del vaso, signo del bronquio y SUVmax.. El diagnóstico de benignidad del NPS, en ausencia de histología, se estableció por la estabilidad en un periodo mayor de 2 años. Se realizó análisis estadístico e inferencial de las variables. El análisis de regresión logística con penalización L1 (LASSO) seleccionó las variables predictivas independientes para la construcción de varios modelos, seleccionando el mejor mediante el criterio de Akaike. La capacidad predictiva del modelo se evalúa mediante la estimación del área bajo la curva (ROC). La validación interna se realizó mediante la técnica de remuestreo y la calibración mediante una gráfica de valores observados frente a esperados generada mediante bootstrapping. Se construyó un nomograma para su aplicación clínica. Resultados La edad media fue de 68,5 años (65,3% varones, 34,7% mujeres). El 68,9% eran fumadores. La prevalencia de malignidad fue del 47.7%. Los NPS malignos fueron más frecuentes en varones; y el adenocarcinoma el tipo histológico más habitual. El análisis de regresión logística con penalización L1 de LASSO identificó como predictores independientes de malignidad a los antecedentes personales de cáncer en los 5 años anteriores, el SUVmax y la pseudocavitación, y como protectores para benignidad el calcio y la grasa. El AUC del modelo fue de 0.894 y la validación sobre nuevos datos de 0.886, con una calibración casi perfecta. El metabolismo débil no estuvo ligado al tamaño del NPS. La concordancia inter- e intra-observador fue muy buena. Conclusiones Se ha desarrollado un modelo predictivo de malignidad para los NPS con baja actividad metabólica en PET/TC, con una buena capacidad predictiva (AUC de 0.894, IC 95% de 0,857-0,932) y un AUC validado de 0.886.