Actualité

  • L’extraction de données par IA plus performante que l’extraction manuelle (étude)

    L’extraction par IA a également réduit la variabilité interinstitutionnelle entre les centres participant à l’étude. Les résultats en termes de survie obtenus à partir des données extraites par IA correspondaient précisément aux évaluations de terrain réalisées par des experts. Ces résultats sont d’autant plus intéressants que l’extraction manuelle de données réelles (RWD) à partir de dossiers médicaux non structurés nécessite encore beaucoup de ressources, avec un risque d’erreurs et varie considérablement d’un établissement à l’autre.

    Vers des essais cliniques appuyés sur des données extraites par IA à grande échelle

    Cette étude multicentrique menée au sein du consortium français LUCC (Large & Unified Cancer Cohort) a mobilisé un LLM finement ajusté appliqué à des dossiers médicaux non structurés et anonymisés au format PDF, avec l’objectif d’extraire 31 variables provenant de patients atteints d’un cancer du poumon dans 10 centres. Le critère d’évaluation principal était le taux d’erreur d’extraction, les critères d’évaluation secondaires étant notamment les performances par variable, la variabilité interinstitutionnelle, la valeur ajoutée des flux de travail hybrides IA-humain et les analyses de survie.

    Selon l’article ces résultats “confirment la faisabilité d’études multicentriques de nouvelle génération basées sur l’IA pour générer des données réelles de haute qualité à grande échelle, avec une applicabilité potentielle dans des essais cliniques prospectifs”.

     

  • Crédits de dotations aux établissements de santé : 1,4 milliard pour la 3e phase de délégation

    Selon le document oublié au Bulletin officiel du 14 janvier, la troisième phase de délégation des crédits pour 2025 affecte “près de 1,4 milliard d’euros de crédits complémentaires” aux établissements de santé : le chef de bureau souligne que la recherche et l’innovation “en constituent un pilier central” avec 460 millions d’euros consacrés à ce poste, “dont une part conséquente” de 50 millions d’euros issue de la mesure 16 du Ségur de la santé.  Selon Lionel da Cruz, “ces orientations sont le fruit d’un travail approfondi et partagé avec les conférences hospitalières, les fédérations et l’ensemble des acteurs, dans le cadre du COPIL RI et du groupe de travail ‘MIG recherche’ de la Direction générale de l’offre de soins (DGOS)“.

    “Au titre de la mesure 16 du Ségur, 20 millions d’euros sont dédiés à la valorisation de l’excellence des publications hospitalières”. Selon Lionel da Cruz cette valorisation “repose sur le ‘gold standard” international” qu’est l’indice de citation, “reflet de l’impact réel des travaux dans la communauté scientifique et de leur capacité à influencer les pratiques de soins” : Ce “choix assumé” vise à “passer d’une logique de volume à une logique d’impact scientifique”

    5 millions d’euros sont dédiés au soutien des essais cliniques complexes, notamment de phase précoce (phase I/II) et de thérapie innovante (MTI), afin d’”accompagner la recherche la plus exigeante”.

    2 nouvelles DCRI

    Pour “renforcer les structures qui rendent l’excellence possible”, la mesure 16 du Ségur de la Santé investit aussi dans les structures d’appui à la recherche.

    Des crédits supplémentaires de 3,7 millions d’euros en 2025 permettront la création de 2 DRCI (Direction de la Recherche Clinique et de l’Innovation) : l’un en Polynésie française pour 500 000 euros (avec l’appui du GIRCI SOHO), l’autre en Corse (400 000€, avec l’appui du Centre Hospitalier Intercommunal Toulon – La Seyne-sur-Mer)
    Des crédits de 640 000€ permettront la scission du CIC Paris-Est de l’AP-HP, Assistance Publique – Hôpitaux de Paris, conformément aux recommandations du Haut Conseil de l’évaluation de la recherche et de l’enseignement supérieur (Hcéres)et du Comité de labellisation Inserm/DGOS

    5 millions d’euros seront affectés pour soutenir les infrastructures de données hospitalières, “avec des exigences renforcées de transparence et de contribution au catalogue national des données”, tandis que 10 millions d’euros serviront à “reconnaître le rôle essentiel” des PUI (Pharmacies à usage intérieur) dans la conduite des essais cliniques et la sécurisation des circuits pharmaceutique.

    “Investir dans l’excellence scientifique, la complexité des essais et les infrastructures, c’est transformer durablement la recherche en santé en France”, conclut Lionel da Cruz.

     

  • US : un dispositif numérique en oncologie intégré aux contrats santé des salariés

    Un partenariat pour intégrer la cancérologie au cœur des contrats employeurs

    L’assureur américain Evry Health a annoncé un partenariat avec Color Health pour proposer au sein de ses contrats collectifs un parcours de soins virtuel centré sur le cancer. Destinée aux entreprises de plus de 50 salariés, cette offre permet aux assurés d’accéder à des services couvrant l’ensemble du parcours cancérologique, sans co-paiement ni franchise. La clinique virtuelle de Color Health inclut :

    • le dépistage,
    • l’aide au diagnostic,
    • la coordination des soins en cours de traitement,
    • et l’accompagnement des patients.

    Une équipe médicale pluridisciplinaire est mobilisée 24h/24. Les assurés sont activement identifiés puis engagés dans le parcours via les outils de la plateforme.

    Renforcer la prévention et limiter les diagnostics tardifs

    L’objectif est de faciliter l’accès à un dépistage, de combler les retards de soins et d’orienter les assurés vers les structures conventionnées, afin de limiter les formes avancées de cancer. Le service s’inscrit dans une logique de prévention et d’action précoce, grâce à un accompagnement individualisé. Le choix de Color Health repose sur une approche globale du cancer, intégrée à chaque étape (de la prévention à la gestion des effets secondaires) avec une attention portée à la personnalisation de l’accompagnement.

    En intégrant un service de cancerologie dédié, Evry Health répond à une préoccupation des employeurs : près de 80 % d’entre eux identifient aujourd’hui le cancer comme un facteur fort de dépenses de santé. Alors que quatre adultes sur dix développeront un cancer au cours de leur vie et que les cas chez les jeunes actifs augmentent, l’assureur mise sur une approche proactive et coordonnée.

     Les premières expériences de cliniques virtuelles montrent pourtant qu’une approche structurée peut augmenter fortement l’adhésion au dépistage (+77 %), accélérer l’accès au diagnostic et au traitement (‑55 % de délai), combler la majorité des ruptures de prise en charge (75 % des « gaps »).

    Comment les établissements peuvent proposer des parcours numériques intégrés aux entreprises ?

    Color Health propose plusieurs pistes d’adaptation à d’autres contextes, notamment pour les établissements de santé souhaitant devenir des partenaires des employeurs et assureurs :

    • Développer des cliniques virtuelles thématiques autour des services hospitaliers existants, avec téléconsultations spécialisées, RCP virtuelles et accompagnement post-traitement.
    • Créer une navigation oncologique virtuelle intégrée, via des coordinateurs de parcours connectés au DPI et aux ressources sociales, avec outils de messagerie sécurisée et de visio.
    • Industrialiser le dépistage avec les employeurs, en s’appuyant sur les services de santé au travail et les complémentaires santé pour proposer des campagnes ciblées, des tests à domicile ou des créneaux prioritaires en établissement.
    • Mettre en œuvre des programmes de retour à l’emploi, en lien avec la médecine du travail et les RH, pour organiser l’aménagement du poste et le suivi fonctionnel.
    • Exploiter les données et l’IA pour prioriser les patients à risque et suivre des indicateurs tels que les délais de diagnostic, les stades au diagnostic, ou l’impact sur les arrêts de travail.

    L’expérience de Color Health souligne plusieurs facteurs de réussite :

    • Aligner les incitations économiques autour de modèles contractuels à résultats, avec gratuité au point d’usage pour maximiser l’adhésion.
    • Intégrer ces services dans une équipe clinique forte, avec oncologues référents, protocoles validés.
    • Commencer par un pilote ciblé, sur un ou deux types de cancer ou une population définie, avec des objectifs mesurables.
    • Assurer une gouvernance conjointe entre établissements, assureurs, employeurs et représentants de patients, et être transparent sur l’usage des données et les limites du modèle.

     

  • IA et cybersécurité : l’Europe publie une première norme mondiale avec 72 exigences

    L’Institut européen des normes de télécommunications a officialisé la publication de la norme ETSI EN 304 223, première norme européenne en matière de cybersécurité pour les systèmes d’intelligence artificielle. Ce texte établit un socle d’exigences pour sécuriser l’IA face à des menaces comme l’empoisonnement de données ou l’injection indirecte d’instructions. Structurée autour de cinq phases, conception, développement, déploiement, maintenance, et fin de vie.

    La norme énonce 13 principes et 72 dispositions traçables. Elle cible des risques peu ou mal adressés par les approches classiques de cybersécurité logicielle, notamment ceux liés à la spécificité des pipelines de données complexes ou aux techniques d’obfuscation de modèles. Trois rôles techniques sont concernés par des responsabilités distinctes : les développeurs, les opérateurs de systèmes et les responsables des données.

    Une portée internationale

    Contrairement à la précédente spécification technique TS 104 223, la norme EN 304 223 a été validée par des organismes de normalisation nationaux, ce qui renforce sa légitimité sur le plan international. Elle couvre notamment les systèmes d’IA intégrant des réseaux de neurones profonds, y compris l’IA générative déployée en production, mais exclut les projets strictement académiques. Son adoption s’inscrit dans le paysage réglementaire européen aux côtés de l’ISO/IEC 42001 et en complément de l’AI Act, dont l’entrée en vigueur complète est prévue pour août 2026.

    Données, prompts, désinformation : les nouvelles cibles des normes européennes sur l’IA

    Les types d’attaques considérées par la norme incluent l’empoisonnement des données d’apprentissage, l’injection indirecte de prompts, ou encore les détournements liés à la désinformation. Ces vulnérabilités, critiques dans des secteurs comme la santé, la finance ou les infrastructures, nécessitent des mesures adaptées au contexte d’apprentissage automatique et à la variabilité des données.

    L’ETSI prévoit la publication prochaine d’un rapport technique, ETSI TR 104 159, dédié aux risques spécifiques de l’IA générative : deepfakes, désinformation, confidentialité, droit d’auteur. En parallèle, un projet de norme, TS 104 216, est en cours pour établir des méthodes formelles d’évaluation de la conformité aux exigences de l’EN 304 223.

  • Études de faisabilité précoce pour les DM : quels défis pour les autorités européennes?

    L’étude signée en premier auteur par Majella Geraghty (Trinity College Dublin) signale un degré “variable”  de documentation des phases d’investigation clinique et des pratiques d’évaluation. Les lacunes dans les ressources des autorités nationales compétentes (ANC)  étaient “notables” dans les technologies de santé numériques (DHT), les dispositifs médicaux basés sur l’intelligence artificielle (AIeMD) et les statistiques. Les mécanismes de dialogue prévus par 63 % des ANC sont associés à une amélioration de la qualité des résultats. Les auteurs ont constaté que la formation était fragmentée et le recours à des experts externes limité. Les ANC ont souligné auprès d’eux l’impact de la pression réglementaire due à une complexité croissante.

    L’étude conclut à une “grande variabilité” des qualifications et des pratiques des évaluateurs, soulignant que ces différences “limitent la cohérence de la surveillance réglementaire” dans le cadre du règlement sur les dispositifs médicaux (MDR). Ils prônent notamment la mise en place de programmes de formation structurés et de mécanismes harmonisés de dialogue avec les promoteurs, jugeant qu’elle  sera “essentielle” pour la réglementation, son degré de préparation et sa cohérence.

    Normes minimales et lignes directrices

    Cette étude qui se présente comme “la première analyse publiée à l’échelle européenne sur la manière dont les autorités nationales compétentes (ANC) sont organisées pour évaluer les dispositifs médicaux, en particulier les dispositifs médicaux implantables actives (EFS) dans le cadre du règlement MDR” cite parmi les principaux défis à  relever “le manque d’uniformité dans la classification des études, l’intégration limitée du point de vue des patients et un accès inégal  au dialogue structuré avec les promoteurs”.

    Les auteurs recommandent d’établir des normes minimales à l’échelle de l’UE pour “les qualifications, la vérification des compétences et la formation des évaluateurs”.

    Ils demandent de créer des programmes d’études structurés et une formation continue adaptés aux technologies émergentes.

    Ils proposent de créer des mécanismes de dialogue standardisés entre les ANC avant la soumission des demandes.

    Ils demandent la préparation de lignes directrices harmonisées pour l’évaluation des technologies médicales innovantes et à haut risque.

    Ils proposent de valoriser le vivier d’experts qualifiés issus des organismes notifiés et des groupes d’experts pour épauler les ANC, en particulier dans les domaines les plus spécialisés ou à forte demande, dans lesquels les capacités internes sont limitées.

    Selon l’étude, des réseaux européens de régulateurs spécialisés ayant une expérience clinique, soutenus par des experts scientifiques et technologiques (y compris des experts en IAeMD), devraient être mis en place afin de renforcer la collaboration avec les développeurs et les promoteurs

     

     

  • Data : de nouveaux indicateurs en open data pour mieux cibler les actions locales

    Des données territorialisées pour objectiver les constats de terrain

    Face à des inégalités en santé périnatale, l’outil Open Data Périnat IDF s’enrichit de nouveaux indicateurs afin de soutenir les professionnels. Mis à jour début 2026, il propose désormais un accès à des données détaillées sur :

    • le parcours pré- et post-natal,
    • le dépistage de la surdité,
    • le programme régional de suivi des enfants vulnérables (SEV),
    • ainsi que des possibilités de tris croisés entre indicateurs.

    L’échelle géographique est également affinée, avec des données accessibles à l’échelon de l’arrondissement INSEE, soit un niveau infra-départemental, permettant une lecture plus fine des dynamiques locales. Dans le département du Val-d’Oise par exemple, les données révèlent une situation plus dégradée qu’en moyenne régionale. Le taux de mortalité infantile y atteignait 4,6 ‰ en 2024, contre 4,3 ‰ en Île-de-France.

    Un appui pour la coordination et les politiques publiques

    En centralisant les données, l’outil facilite le pilotage des actions. Les indicateurs sont utilisés pour comparer la situation locale à celle des autres territoires, appuyer les échanges avec les maternités, les équipes de PMI, les femmes enceintes, et mobiliser les partenaires institutionnels.

    Open Data en Périnat IDF : mise à disposition de nouveaux indicateurs pour agir sur les enjeux de santé périnatale

  • Shanghai : l’IA multimodale accélère le dépistage de l’anxiété et de la dépression

    Une IA clinique multimodale pour soutenir le diagnostic

    La Chine fait face à une charge élevée de troubles anxieux et dépressifs, liée au stress professionnel et urbain :

    Les diagnostics classiques restent longs et subjectifs, et l’accès aux soins spécialisés est limité dans les zones rurales, qui regroupent près de 60 % de la population. Le Centre de santé mentale de Shanghai, en collaboration avec l’Institut Tianqiao & Chrissy Chen, a développé un modèle d’IA conversationnel d’aide clinique. Entraîné sur plus de 5 000 dialogues psychiatriques anonymisés, le système Lingxi facilite le repérage des symptômes, soutient le diagnostic clinique des professionnels de santé et optimise l’évaluation clinique. Le dispositif repose sur :

    • un système EEG non invasif
    • des algorithmes générant un score de risque objectif en moins de deux minutes

    Un potentiel de réduction des biais humains dans le dépistage

    Bien que les études cliniques sur le modèle développé à Shanghai soient encore en cours et que les métriques exactes restent à documenter, une revue systématique avec méta-analyses publiée dans npj Digital Medicine en août 2025 sur des technologies similaires met en évidence le potentiel des systèmes multimodaux :

    • AUC proches de 0,95, rivalisant avec les échelles cliniques standard
    • Réduction des biais d’interprétation grâce à la multimodalité
    • Fiabilité diagnostique accrue, confirmée par plusieurs études prospectives
    • Performances comparables aux échelles cliniques classiques, avec forte corrélation aux scores validés

    Une technologie appelée à se diffuser en Asie

    En standardisant l’analyse des dialogues cliniques et en intégrant des marqueurs EEG moins sensibles aux variations individuelles d’expression, cette approche est jugée prometteuse. Le Centre de santé mentale de Shanghai, l’un des principaux pôles psychiatriques chinois, pourrait voir cette technologie s’étendre dans plusieurs pays asiatiques :

    • Japon : dispose d’une forte infrastructure de santé numérique
    • Corée du Sud : adopte rapidement les technologies d’IA en santé
    • Taïwan et Singapour : déploient des systèmes de santé avancés intégrant l’IA
    • Hong Kong et autres grandes villes asiatiques : développement de solutions de santé numérique métropolitaines

  • Étude : une IA cartographie les facteurs clés de la survie au cancer pour guider les politiques

    Résultat : la couverture santé universelle, l’accès à la radiothérapie et la richesse nationale apparaissent comme les leviers les plus déterminants.

    Depuis vingt ans, les politiques publiques de lutte contre le cancer reposent sur une accumulation d’indicateurs : dépenses de santé, nombre de lits, effectifs médicaux, densité hospitalière, équipements lourds. Des tableaux de bord utiles, mais qui indiquent peu où investir en priorité pour faire réellement baisser la mortalité. À dépense égale, certains pays obtiennent de meilleurs résultats que d’autres. Jusqu’ici, faute d’outils capables de croiser massivement données épidémiologiques et organisation des soins, il était difficile d’identifier ce qui, concrètement, faisait la différence.

    Une IA analyse les données de 185 pays

    Pour répondre à cette question, une équipe de l’University of Texas et du Memorial Sloan Kettering Cancer Center a développé un modèle d’apprentissage automatique et l’a appliqué à 185 pays. L’étude, publiée en janvier 2026 dans Annals of Oncology, vise à décomposer, pays par pays, les facteurs dans les systèmes de santé les plus étroitement associés à la survie au cancer afin d’orienter les politiques publiques.

    Concrètement, les chercheurs ont analysé les données d’incidence et de mortalité du cancer issues de la base GLOBOCAN 2022 pour 185 pays. Ces données ont été croisées avec des indicateurs décrivant les systèmes de santé nationaux, provenant de l’Organisation mondiale de la santé, de la Banque mondiale, des Nations unies et d’un répertoire mondial des centres de radiothérapie.

    L’objectif était d’expliquer les écarts de performance entre pays à partir d’un indicateur synthétique : le ratio mortalité/incidence (MIR), utilisé comme mesure de l’efficacité des soins contre le cancer. Pour cela, les auteurs ont entraîné un modèle d’apprentissage automatique capable de prédire le MIR de chaque pays, puis utilisé une méthode d’interprétation afin de quantifier, pour chaque variable, sa contribution aux résultats observés.

    Résultats : l’augmentation des dépenses ne change pas toujours la donne

    • Trois leviers dominent globalement sont plus fortement associés à une meilleure survie au cancer :
      • Couverture santé universelle.
      • Densité de centres de radiothérapie.
      • PIB par habitant.
    • L’augmentation des dépenses globales de santé n’est pas systématiquement associée à une amélioration du MIR.
    • Au Brésil, la couverture santé universelle est le facteur qui a le plus fort impact positif sur le MIR, alors que les services de pathologie et le nombre d’infirmières par 1000 habitants ont un effet moins prononcé.
    • En Pologne, la densité des services de radiothérapie, le PIB par habitant et l’indice de couverture santé universelle sont les facteurs qui expliquent le mieux les résultats en matière de cancer.
    • Dans des pays comme le Japon, les États-Unis et le Royaume-Uni, tous les aspects des systèmes de santé sont liés à de meilleurs résultats, mais la densité des centres de radiothérapie au Japon et le PIB par habitant aux États-Unis et au Royaume-Uni se détachent comme les plus influents.
    • En Chine, les plus grands facteurs associés à de meilleurs résultats sont le PIB par habitant, la couverture santé universelle et la densité de centres de radiothérapie, tandis que les dépenses directes des patients, la main-d’œuvre chirurgicale par 1000 habitants et les dépenses de santé en pourcentage du PIB contribuent moins aux différences actuelles.

    Cette étude marque un changement de paradigme dans le pilotage des politiques de lutte contre le cancer. Elle montre que le niveau global de dépense ne suffit plus à expliquer les écarts de mortalité. « Ce ne sont pas les ressources globales, mais leur configuration et leur accessibilité qui expliquent le mieux les différences de résultats, » écrivent les auteurs de l’étude.

    Appliquée à la France, cette grille de lecture est également éclairante. Le pays dispose déjà de la plupart des déterminants structurels identifiés par le modèle — couverture santé universelle, offre hospitalière dense, accès large à la radiothérapie. Dans ce contexte, les marges de progrès se situent donc moins dans l’extension du système que dans l’accès réel aux soins et la fluidité des parcours. Surtout dans les territoires sous-dotés et pour les cancers de mauvais pronostic.

    « Rendre possible une santé publique de précision »

    Ce type de modèle ouvre la voie à une nouvelle génération d’outils de pilotage des plans cancer. Il permet de hiérarchiser les priorités, d’objectiver les choix d’investissement et de déplacer les ressources vers les points où l’impact sur la survie est maximal. Les auteurs font donc le pari qu’« à mesure que le fardeau mondial du cancer augmente, ce modèle aidera les pays à maximiser l’impact avec des ressources limitées. Il transformera des données complexes en conseils compréhensibles et exploitables pour les décideurs, rendant possible une santé publique de précision. »

    * Machine learning reveals country-specific drivers of global cancer outcomes

    Patel, M.S. et al.

    Annals of Oncology, Published online January 13, 2026

    https://www.annalsofoncology.org/article/S0923-7534(25)06275-1/abstract

     

  • La FDA et l’EMA publient « 10 principes de bonnes pratiques » pour l’IA

    La Food and Drug Administration et l’Agence européenne des médicaments ont publié un ensemble de 10 principes directeurs pour l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le développement de médicaments et de produits biologiques. Cette initiative marque une étape dans l’encadrement de technologies dont l’usage s’intensifie dans la recherche et la régulation pharmaceutiques. Les principes publiés sont conçus pour s’appliquer à l’ensemble du cycle de vie du médicament, depuis la phase de recherche jusqu’à la surveillance post-commercialisation. L’objectif est double : tirer parti des capacités de l’IA tout en garantissant la sécurité des patients et la fiabilité des données générées.

    Parmi les 10 principes, on retrouve notamment :

    • La conception centrée sur l’humain.
    • Une approche fondée sur les risques.
    • L’adhésion aux standards reconnus.
    • La définition claire du contexte d’usage.
    • Le recours à une expertise multidisciplinaire.
    • Une gouvernance des données rigoureuse.
    • La documentation des modèles.
    • L’évaluation des performances selon les risques.
    • Une gestion sur l’ensemble du cycle de vie.
    • La transparence des informations essentielles.

    Selon les agences, ces principes devraient permettre à l’IA d’accélérer le développement des traitements, réduire les délais de mise sur le marché, renforcer la pharmacovigilance et limiter le recours aux tests sur les animaux grâce à de meilleures capacités prédictives. Ils posent aussi les bases d’une harmonisation internationale des pratiques et pourraient servir de point d’appui à des collaborations futures entre régulateurs, organismes de normalisation et autres acteurs impliqués.

  • Un programme de suivi virtuel des patients atteints de cancer aux USA

    Un nouveau modèle pour répondre aux tensions sur les soins en oncologie

    95 % des préoccupations des patients sont résolues à distance

    Face à l’augmentation de la demande en cancérologie et à la pénurie de personnel médical, Tampa General Hospital (en Floride) expérimente un programme de suivi à distance des patients en traitement du cancer. Ce dispositif s’appuie sur les services de Reimagine Care, une startup fondée en 2020, spécialisée dans le suivi virtuel personnalisé. La plateforme permet un accompagnement à domicile, en dehors des consultations, en combinant IA et intervention humaine. L’assistant virtuel « Remi » assure la gestion initiale des demandes, tandis que des infirmières et praticiens formés en oncologie prennent le relais pour la coordination clinique, la réponse aux symptômes et, si besoin, l’orientation vers le médecin référent.

    Reimagine agit comme une extension du centre de cancérologie, en assurant le tri et la réponse aux symptômes 24/7. Environ 95 % des préoccupations des patients sont résolues à distance. Toutes les interactions sont intégrées dans le dossier médical électronique du partenaire hospitalier. La responsabilité du plan de soins reste à la charge de l’hôpital, tandis que Reimagine prend en main les aspects opérationnels du suivi.

    Indicateurs de suivi et perspectives d’extension

    L’hôpital mesurera l’impact du programme à travers plusieurs indicateurs :

    • Diminution des passages aux urgences et des hospitalisations non planifiées,
    • Satisfaction et expérience des patients,
    • Engagement avec les outils numériques (messagerie, télésoins),
    • Délais de réponse à la symptomatologie,
    • Et réduction du « pajama time » des oncologues (temps de coordination en dehors des heures de travail).