Обоснование. При проведении любой научной работы исследователи осуществляют научный поиск опубликованных работ. Для ускорения работы и увеличения объёма поиска подобных источников мы применили нейросетевые технологии.

Цель работы. Определить практическую применимость нейронных сетей для решения задач информационного поиска и анализа данных в научных исследованиях переломов костей с использованием метода конечных элементов.

Методы. В настоящей работе мы использовали нейросетевые платформы Perplexity, Ai2 ScholarQA, Elicit и Consensus.

Результаты. Использование нейросетевых моделей позволило сэкономить около 40% времени для проведения анализа по переводу статей с английского и китайского языков, а также написания коротких аннотаций к каждой публикации. По сравнению с традиционным поиском в PubMed удаётся выявлять в 16 раз больше релевантных публикаций и расширять аналитический корпус в 8,5 раза. Тем не менее недостатком поиска в нейросетевых моделях явилось наличие «галлюцинаций». Так, в большинстве случаев все нейросетевые платформы выдавали различные ошибки в ссылках на публикации, что требовало дополнительной верификации результатов выдачи.

Заключение. В результате анализа публикаций, посвящённых применению конечно-элементного анализа в судебной медицине для установления механизма перелома костей человека, установлены закономерности, касающиеся исследуемых анатомических областей, тенденции к индивидуализации математических моделей, а также акцент на прогнозировании места перелома. Предложен алгоритм использования нейросетевых моделей при написании обзорных публикаций, позволяющий повысить полноту и скорость проведения обзора.

论证：开展任何科研工作时，研究人员都需要开展文献检索。为加速工作进程并扩大文献检索范围，我们应用了神经网络技术。

目的：评估神经网络在基于有限元法的骨折研究中进行信息检索与分析的实际适用性。

方法：本研究采用了 Perplexity、Ai2 ScholarQA、Elicit 和 Consensus 等神经网络平台。

结果：使用神经网络模型节省了约40%用于翻译中英文文献及撰写简短摘要的时间。与传统PubMed检索相比，检出的相关出版物数量是传统检索的16倍，并使分析数据集的规模扩大至8.5倍。然而，神经网络检索的缺陷在于存在“幻觉”，绝大多数情况下，所有平台提供的文献引用信息均存在各类错误，需要对输出结果进行额外验证。

结论：通过对法医学中应用有限元分析法推断人体骨折机制的相关文献进行分析，本研究明确了人体各研究部位的规律性、模型个性化的发展趋势以及对骨折部位预测的侧重。提出了一种在撰写综述性研究时利用神经网络的流程算法，该算法有助于提升综述的完整性与撰写速度。