Miguel Hernán

Inspiración

Miguel Hernán investiga para identificar estrategias que funcionan para mejorar la salud. Junto con sus colaboradores, diseña análisis de bases de datos sanitarias, estudios epidemiológicos, y ensayos clínicos. Miguel enseña ciencia de datos clínicos en Harvard Medical School, epidemiología clínica en Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology, y metodología de inferencia causal en Harvard T.H. Chan School of Public Health, dónde es Catedrático de Bioestadística y Epidemiologia. Su curso edX «Diagramas Causales» y su libro «Causal Inference: What If», con James Robins como coautor, están disponibles de forma gratuita online y son ampliamente usados por investigadores de todos los ámbitos. Miguel es Fellow de la American Association for the Advancement of Science y de la American Statistical Association, es Editor Emeritus de Epidemiology y ha sido Associate Editor de Biometrics, American Journal of Epidemiology y Journal of the American Statistical Association.