Nous considérons un problème d'estimation du temps de rechute dans des Processus de Markov Déterministes par Morceaux (PDMP) dont la composante euclidienne est un biomarqueur de substitution pour l'état de patients atteints de myélome. L'une des principales difficultés du problème réside dans le fait que notre processus n'est que partiellement observé, ce que peu de travaux ont pris en compte jusqu'à présent. Nous proposons une méthode basée sur de la régression itérative pour estimer les paramètres d'un PDMP observé en temps discret et avec du bruit. Nous évaluons les performances de notre procédure à travers une étude de simulation et discutons des limites de notre approche.