本研究利用大型语言模型Bio-SIEVE进行医学文献筛选，结果优于传统方法。研究发现多任务训练的效果不如单任务训练，强调了LLMs在生物医学系统评价中的重要性，并建议更新PRISMA指南，以整合AI驱动的流程，提高文献综述的效率和可靠性。