मशीन लर्निंग गर्भवती महिलाओं में सीरम PFOA और PFOS स्तरों की भविष्यवाणी करती है: मॉडल प्रदर्शन पर फैटी एसिड स्थिति का सुधार

मनुष्य का संपर्क परम और पॉलीफ्लुओरोअल्किल पदार्थों (PFASs) के साथ विशेष रूप से गर्भवती महिलाओं में उनके शारीरिक स्थिति और आहार पैटर्न में नाटकीय बदलाव के कारण महत्वपूर्ण ध्यान प्राप्त कर चुका है। गर्भवती महिलाओं में आंतरिक PFAS संपर्क की भविष्यवाणी करना, बाह्य और प्रासंगिक मापदंडों के आधार पर, जांचा नहीं गया है। यहाँ, 588 गर्भवती प्रतिभागियों की एक बड़ी जनसंख्या में PFOA और PFOS की सीरम सांद्रता की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन लर्निंग (ML) मॉडल विकसित किए गए। आहार संपर्क विशेषताएँ, जनसांख्यिकीय मापदंड, और विशेष रूप से, सीरम फैटी एसिड (FA) डेटा मॉडल विकास के लिए उपयोग किया गया। फिटिंग परिणामों ने दिखाया कि FA को सह-चरों के रूप में शामिल करने से ML मॉडल के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार हुआ, जिसमें रैंडम फॉरेस्ट (RF) मॉडल PFOA के लिए सबसे अच्छा भविष्यवाणी प्रदर्शन प्रदर्शित करता है (R