Guanlan Hu

University of Toronto

Projets postdoctoraux : Comprendre les coûts économiques et nutritionnels des comportements d’achat de nourriture dans les quartiers en utilisant des approches d’apprentissage automatique. 

Intérêts de recherche et objectifs futurs : Mes recherches portent sur l’intelligence artificielle dans la nutrition, les maladies cardiométaboliques et les comportements d’achat et de consommation alimentaires. J’espère que mes recherches pourront fournir des outils précieux et des preuves pour mieux comprendre comment la politique alimentaire et les chocs ont un impact sur les choix alimentaires individuels et la santé, pour encourager les comportements alimentaires sains et améliorer la santé publique. 

A propos de Guanlan : chercheuse postdoctorale en sciences de la nutrition, mère extraordinaire (débutante :), amoureuse de la nourriture et de la randonnée. 

Découvrez les publications de Guanlan ci-dessous : 

• Hu, G., Ahmed, M., & L’Abbé, M. R. (2023). Natural language processing and machine learning approaches for food categorization and nutrition quality prediction compared to traditional methods. The American Journal of Clinical Nutrition, 117(3), 449-450. https://doi.org/10.1016/j.ajcnut.2022.11.022 (Editor’s Choice).
• Hu, G., Ling, C., Chi, L., Thind, M. K., Furse, S., Koulman, A., … & Bandsma, R. H. (2022). The role of the tryptophan-NAD+ pathway in a mouse model of severe malnutrition induced liver dysfunction. Nature Communications, 13(1), 7576. https://doi.org/10.1038/s41467-022-35317-y