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随着科技的进步，机器学习（ML）在环境科学中的应用正迅速崛起，尤其在评估和筛选有害污染物方面展现出强大潜力。全氟和多氟烷基物质（PFAS），因其独特的化学稳定性和广泛应用，在环境各个介质频繁检出，已成为环境领域的热点议题。然而，PFAS种类繁多，传统实验法难以对数千种不同结构逐一筛查，资源成本高昂，评估效率低。正因如此，机器学习的高效处理能力逐步获得研究者的青睐。 近年来，已有多篇文章在《Environmental Science & Technology》权威期刊上发表的研究使用机器学习模型来识别和预测PFAS在环境中的存在及其潜在影响。这些研究通过机器学习算法和量子结构-活性关系（QSAR）建模，将复杂的分子结构与生物活性或环境行为相结合，快速筛选出高风险PFAS。不少研究成果显示，通过机器学习预测出的高风险PFAS具有特定结构特征，
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