骨质疏松症的流行趋势和重金属暴露的影响使用可解释的机器学习
Hewei Xiao1, Xueyan Liang2, Huijuan Li3
1Department of Scientific Research, Guangxi Academy of Medical Sciences and the People's Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning, Guangxi, China.
接触重金属,包括,和,与骨质疏松症风险有关. 在一项大型研究中,机器学习模型将这些金属确定为骨质疏松症的关键预测因素.
科学领域:
- 环境健康 环境健康
- 生物统计学 生物统计学
- 毒理学 毒理学 毒理学
背景情况:
- 骨质疏松症是一个日益严重的公共卫生问题,对环境风险因素的了解有限.
- 暴露于重金属是一种潜在的,但尚未研究的,导致骨质疏松症发展的因素.
研究的目的:
- 使用机器学习研究重金属暴露和骨质疏松症之间的关联.
- 开发和验证基于重金属水平的骨质疏松风险的预测模型.
主要方法:
- 利用了来自5745名参与者的国家健康和营养检查调查 (NHANES) 数据.
- 开发并比较了12个机器学习 (ML) 模型,使用沙普利增量解释 (SHAP) 和部分依赖图 (PDP) 进行解释.
- 后勤回归分析了骨质疏松症在调查周期中的趋势.
主要成果:
- 渐变增强决策树模型在预测骨质疏松症方面达到最高准确率 (89.40%).
- SHAP分析确定了尿中的 (Co),尿中的 (Tu),血液中的 (Cd) 和尿中的 (Hg) 是重要的预测因素.
- 这些重金属的含量增加与骨质疏松症风险增加有积极的相关性.
结论:
- 特定重金属的尿液和血液水平是骨质疏松症的重要预测因素.
- 机器学习有效地识别了骨质疏松症的环境风险因素.
- 对重金属缓解策略的进一步研究可能对预防骨质疏松症至关重要.
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