Techniques for generating radiotherapy treatment plans and establishing machine learning models for the generation and optimization of radiotherapy dose data are disclosed. An example method for generating a radiotherapy dose distribution using a generative model, trained in a generative adversarial network, includes: receiving anatomical data of a human subject that indicates a mapping of an anatomical area for radiotherapy treatment； generating radiotherapy dose data corresponding to the mapping with use of the trained generative model, as the generative model processes the anatomical data as an input and provides the dose data as output； and identifying the radiotherapy dose distribution for the radiotherapy treatment of the human subject based on the dose data. Another example method for training of the generative model includes establishing values of the generative model and a discriminative model of the generative adversarial network using adversarial training, including in a conditional generative adversarial network arrangement.L'invention concerne des techniques permettant de générer des plans de traitement par radiothérapie et d'établir des modèles d'apprentissage automatique pour générer et optimiser des données de dose de radiothérapie. Un procédé donné à titre d'exemple permettant de générer une distribution de doses de radiothérapie à l'aide d'un modèle génératif, appris dans un réseau antagoniste génératif, consiste à : recevoir des données anatomiques d'un sujet humain qui indiquent un mappage d'une zone anatomique pour un traitement par radiothérapie ； générer des données de dose de radiothérapie correspondant au mappage à l'aide du modèle génératif appris à mesure que le modèle génératif traite les données anatomiques en tant qu'entrée et fournit les données de dose en tant que sortie ； et identifier la distribution de dose de radiothérapie pour le traitement de radiothérapie du sujet humain d'après les données de dose. Un autre procédé donné à tit
