使用DOLA的自主放射治疗计划：一种隐私保护的大型语言模型优化代理

本研究解决了放射治疗计划中复杂与时间消耗大、以及计划人员间的差异性和主观决策的问题。通过引入Dose Optimization Language Agent (DOLA)，一个基于大型语言模型的自主代理，优化放射治疗计划并保护患者隐私。研究发现70亿参数的模型在优化效果上有显著优势，比8亿参数模型高出约16.4%，并证明该方法在临床应用和工作流程改善方面具有重要潜力。