基于大语言模型与检索增强生成的粒子植入计划自适应权重优化方法

本项工作在南京国际青年会议酒店举行的 2025 中国医师协会介入医师年会（CCI 2025）上进行汇报。研究将本地部署的大语言模型、检索增强生成与自动计划优化算法相结合，通过迭代评估计划质量并调整目标函数权重，实现粒子植入治疗计划的智能优化。

该方法在 23 例头颈部病例上进行了验证，可在 3.7 ± 0.7 分钟内生成计划。与临床计划相比，其 DVH 指标相当，同时使用的针数更少、指标波动更小；与固定权重计划相比，其高剂量区更低，危及器官保护更好，展现出减少临床规划人工干预的潜力。