AI系统otto-SR结合GPT-4.1和o3-mini，仅用两天完成传统医学文献综述，原本需12年，准确率超人类15%。其在筛选和数据提取方面表现优异，显著提升效率和准确性，未来将加速医学研究进程。

本研究提出了基础模型LEADS，旨在提升人工智能在医学文献挖掘中的应用。该模型基于633,759个数据点训练，显著提高了医学专家在文献筛选和数据提取的效率与准确性，表明专业模型能有效改善工作流程。

本研究针对中文医学文献中的论文章节识别问题，提出了结构双向长短期记忆（SLSTM）模型，结合传统机器学习与深度学习，实验结果显示准确率和召回率接近90%。