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Nolwenn Le Meur

Enseignante-Chercheure EHESP, PhD, HDR
71 %
Libre accès
92
Documents
Affiliations actuelles
  • Université de Rennes (UR)
  • École des Hautes Études en Santé Publique (EHESP)
  • Arènes: politique, santé publique, environnement, médias (ARENES)
  • Recherche sur les services et le management en santé (RSMS)
  • Département Méthodes quantitatives en santé publique (METIS)
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Professeur de biostatistiques spécialisé dans les données massives en santé, je suis titulaire d’un doctorat en bio-informatique (2005) et d’une HDR en santé publique (2023). Je suis actuellement professeur à l’École des Hautes Études en Santé Publique (EHESP – École nationale de santé publique).

J’ai débuté ma carrière à l’Institut du Thorax de l’Université de Nantes, où j’ai réalisé mon doctorat en bio‑informatique. J’ai ensuite rejoint le groupe de biologie computationnelle de la Division des sciences de la santé publique au Fred Hutchinson Cancer Research Center (Seattle, États‑Unis) en tant que chercheur postdoctoral, où j’ai développé des méthodes statistiques et des packages R pour les technologies omiques. Par la suite, j’ai effectué un second post‑doctorat financé par la Ligue contre le Cancer, au sein d’équipes Inserm et Inria à Rennes. Depuis 2010, je suis professeur de biostatistiques à l’EHESP, où j’enseigne la biostatistique et la science des données appliquées à la santé publique auprès d’étudiants en master et de professionnels en formation continue. Depuis 2023, je suis titulaire de l’Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) en santé publique de l’Université de Rennes.

Mes travaux de recherche portent sur l’équité dans les trajectoires de soins pour les maladies chroniques, à partir des données issues des systèmes d’information administratifs en santé. Plus récemment, j’ai particulièrement développé des programmes de recherche en maladies cardiovasculaires, notamment sur l’accident vasculaire cérébral et l’artériopathie oblitérante des membres inférieurs. Mes intérêts incluent également le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique visant à prédire des trajectoires de soins optimisées et à prévenir les événements indésirables, tout en intégrant des considérations de justice et d’éthique.

Domaines de recherche

Sciences du Vivant [q-bio] Santé publique et épidémiologie

Compétences

Modélisation Analyses des données massives Bioinformatique

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