Sreejita heeft een bachelor (IN) en master (NL) in Biomedische Technologie. Voor haar PhD (Bernoulli Instituut, Rijksuniversiteit Groningen) maakte ze de overstap naar intrinsiek interpreteerbare Machine Learning. Ze is geïnteresseerd in interdisciplinair onderzoek met 'machine learning' en statistiek om complexe problemen in de gezondheidszorg en de volksgezondheid beter te begrijpen. Tijdens haar postdoc gebruikt ze ML en statistische methoden, met name causale inferentie en counterfactuals om risicofactoren te identificeren en te evalueren, en op een datagedreven manier te zoeken naar mogelijke haalbare oplossingen.
De omgeving waarin we leven heeft een dominante invloed op onze gezondheid. Het verklaart naar schatting zeventig procent van de chronische ziektelast. Waar we wonen, wat we eten, hoeveel we bewegen, de lucht die we inademen en met wie we omgaan; al deze omgevingsfactoren spelen een rol. De combinatie van deze factoren gedurende de levensloop wordt het exposoom genoemd. Er is algemene (wetenschappelijke) consensus dat meer inzicht in het exposoom de huidige ziektelast zal helpen verklaren en dat het aanknopingspunten biedt voor preventie ...
Lees Meer
