摘要
本研究开发并评估了 DosimeTron，这是一个用于自动化患者特异性蒙特卡洛内部辐射剂量测定的代理 AI 系统。该系统以 GPT-5.2 为推理引擎，通过模型上下文协议服务器调用 23 种工具，实现了从 DICOM 元数据提取、图像预处理、蒙特卡洛模拟到器官分割及报告生成的全流程自动化。在 597 项研究中的评估显示，系统无执行失败或幻觉，剂量测定结果与 OpenDose3D 高度一致（皮尔逊相关系数中位数 0.997），且处理时间符合临床要求，证明了代理 AI 在此领域的可行性。
AI 推荐理由
论文核心在于构建能调用 23 种工具自动化执行复杂医疗流程的 Agent 系统，高度契合技能学习主题。
研究机构
Division of Radiology, Department for Clinical Science, Intervention and Technology (CLINTEC), Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden
Artificial Intelligence and Translational Imaging (ATI) Lab, Department of Radiology, School of Medicine, University of Crete, Heraklion, Crete, Greece
Department of Nuclear Medicine and Medical Physics, Section Nuclear Medicine Huddinge, Karolinska University Hospital, Stockholm, Sweden
Department of Nuclear Medicine and Medical Physics, Theranostics Trial Center, Karolinska University Hospital, Stockholm, Sweden
Computational Biomedicine Laboratory, Institute of Computer Science Foundation for Research and Technology Hellas (ICS - FORTH), Heraklion, Crete, Greece
论文信息