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在各种科学领域的研究，包括传染病流行病学，自身免疫性疾病，心理健康，行为健康和癌症。我还在探索生成AI与生物统计学之间的交集。我对现代贝叶斯潜在可变方法的进步充满热情，敏锐的重点是开发工具，这些工具应对低低收入和中等收入国家（LMIC）占主导地位的关键公共卫生挑战。我的贡献包括一般方法的开发以及为全球最新的儿科肺炎病因学估计量身定制的公共访问软件，该软件估计了七个以下非洲和东南亚国家（https://perchresults.org/）。此外，与人口统计学家合作，我使用计算机编码的口头au- topsy（https://openva.net/）率先提出了针对死亡的域名自适应死亡率估计。最近，我一直在与非洲数据科学计划合作（https://www.datascienceafeafrica.org/），为肯尼亚的医疗保健工作者提供数字心理健康。这项努力借鉴了我在介绍性和预测移动健康方面的专业知识，这是通过美国的开创性研究（Intern Health研究 - 世界上最大的多年微态度试验和护理人员生活质量研究）磨练的。我喜欢拥抱和驾驶LMIC文本中提出的独特挑战，并抓住其中的机会来塑造统计如何影响有意义的变化。
ZHENKE WU - zhenkewu@umich.edu
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