1.一种基于人工智能的Meta分析生成方法，其特征在于：包括如下步骤：S1.获取题目，基于人工智能提取题目的关键词，并对关键词进行补充；

S2.根据补充后的关键词，进行Meta分析，获取初始文献集，并根据其中的所有文献进行选题评价和自行查重，得到最终文献集；

所述的步骤S2的具体步骤为：

S2‑1.根据补充后的关键词，进行Meta分析，即基于所有线上医学数据库进行检索，得到初始文献集；

S2‑2.进行选题评价，即根据初始文献集中的所有文献按照10％比例进行随机抽样，基于人工智能和文献样本判断选题的研究方向是否有研究价值，若是则选题合格，进入步骤S2‑3，否则发出选题不合格提示信号，进行人工选题评价，并结束方法；

S2‑3.进行自行查重，即将选题合格的初始文献集中题目重复的文献进行删除；

S3.获取入排标准，根据其对最终文献集中的所有文献进行筛选，得到参考文献集；

所述的步骤S3的具体步骤为：

S3‑1.获取入排标准；

S3‑2.进行筛选，即基于步骤S1‑1建立的关键词检索模型，遍历最终文献集的所有文献，进行特征提取，并将当前文献提取的关键词特征与入排标准进行比照，判断是否比照合格，若是则进入步骤S3‑3，否则进行人工筛选，并结束方法；

S3‑3.将所有比照合格的文献合并为参考文献集；

S4.对参考文献集中的所有文献进行质量评价，生成质量评价报告；

S5.对参考文献集中的所有文献进行数据提取，得到实验数据集；

所述的步骤S5的具体步骤为：

S5‑1.根据现有Meta分析资料，基于人工智能的机器学习，建立文献数据提取模型；

S5‑2.遍历参考文献集中的所有文献，使用文献数据提取模型对当前文献进行数据提取，得到当前文献的实验数据，实验数据包括数字数据和图像数据；

S5‑3.将所有文献的实验数据合并为实验数据集；

S6.根据预设实验信息，从实验数据集中获取对应的实验数据，并根据其得到参考结论；

S7.根据预设文献格式要求和参考结论，得到参考文献，完成Meta分析；

使用者具有最高优先级，具体步骤如下：当接收到人工控制开始信号时，停止当前步骤的基于人工智能的Meta分析生成方法，然后继续接收人工控制指令，根据人工控制指令跳转至当前Meta分析生成方法的对应步骤进行运行；

当接收到人工控制结束信号时，根据当前运行的步骤继续自动运行当前Meta分析生成方法的对应步骤。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的Meta分析生成方法，其特征在于：所述的步骤S1的具体步骤为：

S1‑1.根据现有Meta分析资料，基于人工智能的机器学习，建立关键词检索模型；

S1‑2.获取题目，使用关键词检索模型进行特征提取，得到题目的关键词；

S1‑3.基于医学数据库，对关键词的同义词进行检索，得到对应的词组集合，并根据词组集合中结果词的出现频率进行降序排序；

S1‑4.将排序前50％的结果词对关键词进行补充，得到补充后的关键词。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的Meta分析生成方法，其特征在于：所述的步骤S3中入排标准包括文献的题目、摘要、出版时间、实验类型以及是否为动物实验。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的Meta分析生成方法，其特征在于：所述的步骤S4的具体步骤为：

S4‑1.根据现有Meta分析资料，基于人工智能的机器学习，建立文献质量评价模型；

S4‑2.遍历参考文献集中的所有文献，根据当前文献的研究类型，选择质量评价标准，使用文献质量评价模型对当前文献的证据质量进行评价，得到自动评分，并进行人工评价，得到人工评分；

S4‑3.判断自动评分和人工评分差距是否小于两分，若是则将两者的平均值作为最终评分，即质量评价结果，否则根据当前文献的通讯作者进行第三人评价，并将得到的第三人评分和人工评分的平均值作为最终评分，即质量评价结果；

S4‑4.根据质量评价结果更新文献质量评价模型的参数，并生成质量评价报告。

5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的Meta分析生成方法，其特征在于：所述的步骤S4‑2中的质量评价标准包括质量量表、质量清单以及风险程度。

6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的Meta分析生成方法，其特征在于：所述的步骤S6的具体步骤为：

S6‑1.根据现有Meta分析资料，基于人工智能的机器学习，建立参考结论获取模型；

S6‑2.根据预设实验信息，从实验数据集中获取对应的实验数据，获取对应的各研究间的异质性结果，并判断各研究间的异质性结果是否大于预设阈值，若是则进行敏感性分析和亚组分析，并进入步骤S6‑3，否则直接进入步骤S6‑3；

S6‑3.根据实验数据，使用参考结论获取模型，得到参考结论。