Contour-Train presentado en el XIX Congreso de la Sociedad Española de Radiocirugía (SER)

Contour-Train es el recurso formativo en desarrollo para oncólogos radioterápicos. Se orienta al aprendizaje y entrenamiento en delimitación de volúmenes tumorales y de órganos de riesgo (OAR). La Dra. Carolina de la Pinta (Hospital Universitario Ramón e IRYCIS) y Pablo Bellido Millán (Aplicaciones Tecnológicas) en el XIX Congreso de la Sociedad Española de Radiocirugía (SER). Presentaron una ponencia sobre la variabilidad interobservador y Contour-Train.

El XIX Congreso de la Sociedad Española de Radiocirugía se celebró del 11-13 de marzo de 2026 en Valencia. Es un evento bienal en el que se reúnen diferentes especialidades médicas y físicas implicadas en radiocirugía. En su última edición se abordaron, entre otros, los avances en conocimientos radiobiológicos, patología benigna y no oncológica, los tratamientos ablativos extracraneales.

El viernes 13 de marzo, la Dra. Carolina de la Pinta y Pablo Bellido participaron en el Congreso con la ponencia Variabilidad inter-observador, aprendizaje y entrenamiento en la delimitación de volúmenes tumorales y órganos de riesgo. En ella, presentaron el proyecto en desarrollo Contour-Train. Este recurso formativo se dirige a oncólogos radioterápicos para el aprendizaje y entrenamiento en el contorneo de volúmenes tumorales y de órganos de riesgo (OAR).

La Dra. Carolina de la Pinta es médica adjunta del Servicio de Oncología Radioterápica del Hospital Universitario Ramón y Cajal. Además, es investigadora principal del grupo Biomarcadores y Dianas Terapéuticas del IRYCIS (Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria).

Pablo Bellido Millán es doctor en Física Atómica, Molecular y Nuclear y responsable de Aplicaciones Tecnológicas de la Física.

A continuación, describimos los aspectos más importantes de su participación en el XIX Congreso de la Sociedad Española de Radiocirugía.

La Dra. Carolina de la Pinta introdujo en el XIX Congreso de la SER la importancia de la precisión en la delimitación de volúmenes tumorales y de órganos de riesgo (OAR) en los tratamientos de radiocirugía y radioterapia estereotáxica extracraneal (SBRT). La precisión es esencial para garantizar la seguridad del paciente, cumplir con las restricciones de dosis y asegurar la comparabilidad entre planes de tratamiento.

En este último punto es donde impacta el factor de la variabilidad interobservador (IOV, por sus siglas en inglés). La IOV procede de las diferencias de interpretación entre varios profesionales y genera una gran incertidumbre clínica. Por otra parte, puede repercutir en el control tumoral y en la preservación de tejidos sanos. Así mismo, afecta en la reproducibilidad de los ensayos multicéntricos.

La IOV se intensifica en las regiones anatómicas con límites difusos entre estructuras, con limitado contraste radiológico o con una alta movilidad. En estos casos, es frecuente la necesidad de combinar distintas pruebas de imagen.
Cuantificar el factor de la variabilidad interobservador e implementar estrategias que alcancen consensos es fundamental para homogeneizar la práctica clínica, mejorar la calidad de los planes y optimizar los resultados terapéuticos.

La Dra. Carolina de la Pinta presentó estudios de IOV que detallan las métricas a tener en cuenta[1], la necesidad de consenso en la delimitación de contornos por varios facultativos[2], su efecto en volúmenes consensuados[3] y en estructuras en las que no hay un consenso claro[4]. También debatió sobre la complementariedad de otras técnicas de imagen con el fin de disminuir la variabilidad interobservador[5]–[7] y de la asistencia de herramientas de inteligencia artificial (IA)[8].

En la actualidad se dispone de planificadores que asisten en la delimitación de órganos de riesgo y áreas ganglionares. Se espera que en un futuro haya también asistentes en el contorneo de volúmenes tumorales. Sin embargo, los tumores son más difíciles porque son muy diferentes entre sí, dificultando el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.

La IA permite el contorneo más rápido, estandarizado y reproducible. No obstante, sigue siendo preciso que el clínico realice la supervisión experta, la interpretación de la anatomía más compleja y la integración multimodal con otras pruebas de imagen (RM, PET, biología tumoral). Por tanto, este tipo de herramientas no sustituyen al oncólogo radioterápico, aunque transforman por completo su trabajo.

Con respecto a la IOV, en un estudio la asistencia con IA facilitó reducir la IOV de manera importante[8]. De todas formas, el facultativo necesita desarrollar un criterio adecuado que le permita evaluar lo delimitado sin cometer un error grave. Es decir, la IA no elimina la variabilidad interobservador, sino que la desplaza a la fase de revisión clínica.

En el Hospital Universitario Ramón y Cajal se inició en 2017 un proyecto asistencial de implementación de la SBRT en el área abdominal. Dentro del mismo, se realizaron estudios de IOV como parte de la investigación.

Los facultativos del Servicio de Oncología Radioterápica delimitaron tumores de hígado y páncreas[9] en el marco de la tesis doctoral de Carolina de la Pinta[10]. Tras estos primeros estudios se evaluó también la variabilidad interobservador en SBRT ósea no vertebral[11].

En su tesis doctoral, la Dra. Carolina de la Pinta identificó necesidades formativas de residentes y adjuntos jóvenes en la delimitación de volúmenes tumorales y OAR. Comenzó el desarrollo, junto con la Universidad Politécnica de Madrid y sus estudiantes de prácticas, de una plataforma de entrenamiento en la delimitación de volúmenes. Se facilitó así la colaboración entre especialistas y la generación de consenso ante casos complejos a grandes distancias.

Después de ese primer prototipo, se creó una herramienta para uso interno. La colaboración del IRYCIS y Aplicaciones Tecnológicas S.A., por medio del acuerdo de codesarrollo y licencia de desarrollo firmado a finales de 2023, consiguió un producto de mayor alcance.

En la segunda parte de la ponencia del XIX Congreso de la SER, Pablo Bellido compartió la propuesta de valor de Contour-Train y el estado de desarrollo del proyecto.

La incorporación de los recursos de I+D de Aplicaciones Tecnológicas S.A. derivó en la plataforma educativa AT Training Hub. Esta alojará diversas herramientas de aprendizaje y entrenamiento centradas en radioterapia, física médica, radiología y protección radiológica.

Contour-Train se plantea como un recurso de múltiples usos. En primer lugar, se trata de una plataforma de formación estructurada dirigida a los residentes de Oncología Radioterápica. Asimismo, podría ser una herramienta de mejora continua dentro del Servicio con seminarios especializados y cursos formativos.

En la actualidad, seguimos trabajando en la preparación de una colección de casos seleccionados y validados por expertos de la comunidad y que abarquen un amplio espectro de patologías y técnicas. Contour-Train devendría un ecosistema de acceso a contenido de alta calidad. Posibilitaría enfrentarse a la delimitación de casos clínicos reales con evaluación objetiva. Además, se pretende un recurso evolutivo, que se adapte y actualice a nuevas técnicas, pero también que sea flexible. Cada Servicio de Oncología Radioterápica podría personalizarlo con sus propios casos y necesidades particulares. Esto facilitaría la colaboración intercentro.

En segundo lugar, se plantea la posibilidad de un módulo específico de explotación de datos científicos. El motor ya desarrollado e instalado en el sistema posibilita las comparaciones 3D con las métricas definidas en la literatura. Se podría utilizar en estudios institucionales y multicéntricos.

En tercer lugar, Contour-Train actuaría de espacio de intercomunicación con otros centros de la plataforma. Así uniría al personal de diferentes Servicios de Oncología Radioterápica. Esto simplificaría compartir casos, delimitarlos, revisarlos, validarlos y contrastar opiniones entre diferentes Servicios. Se dispondría de una base de conocimiento compartido y una amplia colección de casos. Se facilitaría la generación de consenso según resultados científico-técnicos validables y transversales.

En último lugar, se contempla un módulo de entrenamiento con un escenario realista asistido por inteligencia artificial. La IA es ya una realidad en los Servicios en la delimitación automática de OAR. Este módulo permitiría trabajar sobre volúmenes producidos con modelos de inteligencia artificial. Así se entrena en su verificación. Serviría también de herramienta de validación de los algoritmos de IA y de control de calidad.

Durante el desarrollo de Contour-Train, se ha creado el recurso OAR-Train, ya que se trata de un núcleo tecnológico similar. OAR-Train Class se orienta a centros de Formación Profesional. Incluye un aula virtual, un conjunto de casos propuestos bien clasificados, un entorno práctico, un algoritmo de intercomparación de volúmenes con el gold standard y el análisis de resultados con las métricas de evaluación.

La comunidad OAR-Train Class cuenta ahora mismo con seis centros: metrodora, Camino de la Miranda, BiG Formación, Santa Gema, Ánxel Casal y Los Gladiolos. OAR-Train se utiliza también en el Hospital Universitario Ramón y Cajal y pronto llegará al Hospital Universitario Miguel Servet.

La propuesta de valor de Contour-Train y de los recursos de AT Training Hub es la colaboración de expertos clínicos que aporten el conocimiento necesario para hacer herramientas que cubran necesidades reales. Se trata de un proyecto vivo, abierto a la colaboración y creación de recursos complementarios como casos clínicos de pacientes pediátricos.

Si le interesa colaborar o desea más información, puede contactar con nosotros en el siguiente enlace.

Referencias:

[1]    L. Guzene et al., ‘Assessing interobserver variability in the delineation of structures in radiation oncology: A systematic review’, Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys., vol. 115, no. 5, pp. 1047–1060, Apr. 2023.

[2]    M. J. Perez-Calatayud et al., ‘A single center, inter-observer evaluation of vestibular schwannoma stereotactic radiosurgery and its dosimetric impact’, J. Radiosurg. SBRT, vol. 9, no. 2, pp. 113–120, 2024.

[3]    K. Ito et al., ‘Contouring compliance and variability of targets and organs at risk in spine stereotactic body Radiotherapy: A 34-Institution study’, Radiother. Oncol., vol. 207, no. 110877, p. 110877, June 2025.

[4]    E. M. Dunne et al., ‘Thecal sac contouring as a surrogate for the cauda equina and intracanal spinal nerve roots for spine stereotactic body radiation therapy (SBRT): Contour variability and recommendations for safe practice’, Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys., vol. 112, no. 1, pp. 114–120, Jan. 2022.

[5]    E. R. Chapman et al., ‘Interobserver variation in clinical target volume (CTV) delineation for stereotactic radiotherapy to non-spinal bone metastases in prostate cancer: CT, MRI and PET/CT fusion’, Radiother. Oncol., vol. 180, no. 109461, p. 109461, Mar. 2023.

[6]    E. Gkika et al., ‘Interobserver agreement on definition of the target volume in stereotactic radiotherapy for pancreatic adenocarcinoma using different imaging modalities’, Strahlenther. Onkol., vol. 199, no. 11, pp. 973–981, Nov. 2023.

[7]    J. E. Peltenburg et al., ‘Interobserver variation in tumor delineation of liver metastases using Magnetic Resonance Imaging’, Phys. Imaging Radiat. Oncol., vol. 30, no. 100592, p. 100592, Apr. 2024.

[8]    N. Giaj-Levra et al., ‘Reduction of inter-observer differences in the delineation of the target in spinal metastases SBRT using an automatic contouring dedicated system’, Radiat. Oncol., vol. 16, no. 1, p. 197, Oct. 2021.

[9]    C. de la Pinta et al., ‘Interobserver variability in contouring hepatocellular carcinoma at a tertiary center’, Cancer Diagn. Progn., vol. 3, no. 4, pp. 433–438, July 2023.

[10]  C. de la Pinta, ‘SBRT: beneficios clínicos y optimización en el tratamiento de tumores abdominales’, Universidad de Alcalá, 2022.

[11]       C. de la Pinta et al., ‘Interobserver variability in GTV contouring in non-spine bone metastases’, J. Clin. Transl. Res., vol. 8, no. 6, pp. 465–469, Oct. 2022.