研究成果：近年来，团队成员发表学术论文30余篇，获得国家专利及美国专利多项。在基因组学、细胞形态学、医学影像的处理和对比研究中，对多种疾病的进行处理和特征提取，并利用机器学习方法建立疾病在不同阶段的分类机制，帮助医生进行辅助诊断。建立移动健康智能管理云平台，在测试、评估了数百种智能穿戴式设备基础上，在科研、术后随访、特种行业健康监测、企业员工健康管理等多个行业部署应用。与知名医疗机构合作，在（一）眼科疾病辅助诊断与治疗设备，（二）慢性病监控与管理，（三）医疗机器人，（四）肿瘤疾病辅助诊断与治疗设备等专业领域进行深入的研究和应用探索。

学术组织：人工智能研究院智能医疗研究所、中科院人工智能联合实验室、生物医学工程及制药工艺装备智能化创新中心

学术团队：人工智能研究院智能医疗研究所创新团队及教学团队，合作的外部大学和研究机构的科研团队。

科研项目：近年来，团队成员参与多项国家973、北京市科委项目，与国家癌症中心/中国医学科学院肿瘤医院、国家心血管病中心/阜外医院、安贞医院、中日友好医院、西苑医院、重庆医大二附院、协和医院、301医院、北大人民医院，以及北京生物技术和新医药产业促进中心、北京肛肠学会等机构建立合作关系，共同开展智能医疗在眼科（糖尿病视网膜病变，黄斑病、白内障、近视等）、肿瘤的治疗与评价、心血管、慢阻肺、高血压领域的研究和应用探索。研究、开发基于医疗级穿戴式设备的健康管理大数据云平台，将健康档案、健康风险评估和健康关于电子化、自动化和智能化，基于人工智能和机器学习对数据进行分析和处理。与国内外著名医疗器械厂商、康复器械厂商合作，建立广泛深入的合作关系及生态系统，实现闭环健康管理。利用机器学习方法对医学影像进行分类，帮助医生进行辅助诊断。通过对医学影像中特征区域的分析，对预后的结果进行预测。

特色研究：基因组学、细胞形态学、医学影像的处理和对比研究、肿瘤疾病辅助诊断、心血管疾病辅助诊断、眼科疾病辅助诊断与治疗、医疗机器人、智能医疗装备、基于移动健康大数据的心源性猝死（SCD）的预防与康复管理、慢阻肺（COPD）筛查、诊断与康复。