ALMo: 목표-제한 기반의 인터랙티브 다중 목표 시스템 - 자궁경부암을 위한 고선량 속 임상 브라키 치료 계획 수립 및 시각화

ALMo: Interactive Aim-Limit-Defined, Multi-Objective System for Personalized High-Dose-Rate Brachytherapy Treatment Planning and Visualization for Cervical Cancer

복잡한 임상 의사 결정 과정에서 의료진은 목표(이상적인 값)와 제한(엄격한 기준)으로 정의된 다양한 상충되는 지표들을 고려해야 합니다. 이러한 고차원적인 절충안들을 분석하여 환자 개개인에게 최적화된 전략을 도출하는 것은 인지적 부담이 크고, 과거에는 일관성이 부족했습니다. 본 연구에서는 자궁경부암을 위한 고선량 속(HDR) 브라키 치료 계획 수립 과정에서 발생하는 이러한 문제를 해결하고자 합니다. HDR 브라키 치료 계획은 방사선 노출이 집중되는 영역을 엄격하게 관리하면서 동시에 종양의 완전한 치료와 장기 보호의 균형을 맞춰야 합니다. 본 연구에서는 ALMo (Aim-Limit-defined Multi-Objective system)라는 인터랙티브 의사 결정 지원 시스템을 제안합니다. ALMo는 의료진의 의도를 파악하고 실행하기 위해 설계되었으며, 자동화된 파라미터 설정 기능을 통해 수동 입력의 부담을 줄이고 독성 위험에 대한 유연한 제어를 가능하게 합니다. 특히, ALMo는 의료진이 방사선량 분포의 파레토 최적 지점을 직관적인 목표 및 제한 값 조정을 통해 탐색할 수 있도록 지원합니다. 25건의 임상 사례에 대한 회고적 평가 결과, ALMo는 기존 수동 계획의 품질을 일관되게 충족하거나 능가하는 치료 계획을 생성했으며, 65%의 경우에서 방사선량 분포 개선 효과를 보였습니다. 또한, ALMo는 계획 시간을 평균 17분으로 단축하여, 기존 방식의 30~60분에 비해 효율성을 크게 향상시켰습니다. ALMo는 브라키 치료 분야에서 검증되었지만, 다중 기준 임상 의사 결정 과정에서의 상호 작용을 간소화하는 일반적인 프레임워크를 제시합니다.

In complex clinical decision-making, clinicians must often track a variety of competing metrics defined by aim (ideal) and limit (strict) thresholds. Sifting through these high-dimensional tradeoffs to infer the optimal patient-specific strategy is cognitively demanding and historically prone to variability. In this paper, we address this challenge within the context of High-Dose-Rate (HDR) brachytherapy for cervical cancer, where planning requires strictly managing radiation hot spots while balancing tumor coverage against organ sparing. We present ALMo (Aim-Limit-defined Multi-Objective system), an interactive decision support system designed to infer and operationalize clinician intent. ALMo employs a novel optimization framework that minimizes manual input through automated parameter setup and enables flexible control over toxicity risks. Crucially, the system allows clinicians to navigate the Pareto surface of dosimetric tradeoffs by directly manipulating intuitive aim and limit values. In a retrospective evaluation of 25 clinical cases, ALMo generated treatment plans that consistently met or exceeded manual planning quality, with 65% of cases demonstrating dosimetric improvements. Furthermore, the system significantly enhanced efficiency, reducing average planning time to approximately 17 minutes, compared to the conventional 30-60 minutes. While validated in brachytherapy, ALMo demonstrates a generalized framework for streamlining interaction in multi-criteria clinical decision-making.