fix: max_tokens CPAM 6000→16000 + diagnostic troncature Ollama

- Argumentation + correction : max_tokens porté à 16000 (num_predict)
- ollama_client : log done_reason=length pour détecter les troncatures serveur
- Résultat live : 1/3 Tier B (dossier 132 passé de C à B, score 5/10)
- Les 2 Tier C restants sont bloqués par hallucination de codes et
  absence de données bio, pas par max_tokens

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

src/medical/ollama_client.py

@@ -189,7 +189,15 @@ def call_ollama(
                 time.sleep(delay)
                 continue
             response.raise_for_status()
-            raw = response.json().get("response", "")
+            resp_data = response.json()
+            raw = resp_data.get("response", "")
+            done_reason = resp_data.get("done_reason", "")
+            eval_count = resp_data.get("eval_count", 0)
+            if done_reason == "length":
+                logger.warning("Ollama : réponse tronquée (done_reason=length, %d tokens, %d chars)",
+                               eval_count, len(raw))
+            else:
+                logger.debug("Ollama : réponse complète (%d tokens, %d chars)", eval_count, len(raw))
             result = parse_json_response(raw)
             if result is not None:
                 return result