Zhendong is exposome-nl promovendus die zich specialiseert in het in kaart brengen van externe exposome-factoren met verfijnde spatiotemporele resolutie. In het bijzonder past hij 'machine learning' (ML) en GIS-methoden toe om de complexe interactie tussen menselijke activiteiten en de omringende geografische context in stedelijke gebieden te onderzoeken. Hij is ook geïnteresseerd in onderwerpen met betrekking tot wereldwijde gezondheidsrisicobeoordeling, teledetectie voor humanitaire hulp, en het aanpassen van ML-algoritmen in ruimtelijke Big Data verwerking.
Universiteit Utrecht
Institute for Risk Assesment Sciences (IRAS)
Yalelaan 2, 3584 CM Utrecht
Big Data Computational modelling Environmental Epidemiology Geoinformatics
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
