本课题组以医学人工智能与深度学习为核心方法论框架，围绕两大互补研究方向协同推进，共同构建面向精准医学的智能化研究体系。

    其一，在医学文本智能分析方向，课题组以大规模生物医学文献为语料基础，系统整合文献计量分析、自然语言处理、多粒度文本嵌入（涵盖从静态词向量到基于Transformer架构的预训练大语言模型的完整技术谱系）及知识图谱构建等多层次计算技术，逐层实现从非结构化文本的语义表征、医学实体与概念关系的结构化建模，到医学变量间因果关联的自动识别与验证，致力于打通"文本语义理解→结构化知识表示→因果关系推断"的系统性技术链路。

    其二，在多尺度生物信息智能计算方向，课题组构建了贯穿"宏观群体—组织原位—单细胞水平—微观分子"的全栈式分析体系，依托10x Genomics单细胞测序及Visium HD、CosMx SMI等超高分辨率空间转录组技术，融合图神经网络与深度学习模型解码亚细胞级空间数据，并将Bulk测序分析与孟德尔随机化深度整合，引入AlphaFold2及深度学习驱动的分子生成技术加速药物靶点验证与先导化合物筛选。

    两大方向相辅相成，共同形成由人工智能赋能、数据驱动的闭环研究范式，为生物医学知识发现、因果机制解析及循证临床决策支持提供系统性、可解释的智能化方法论支撑。

在研国家科技重大专项《高通量测序在慢病临床精准诊疗检测中的标准化体系研究》。已完成辽宁省教育厅《GalNAc-T6活化MUC1促进肺腺癌转移的机制研究》课题；国自然青年基金《GalNAc-T6 活化 MUC1-CD 相关通路促进肺腺癌转移的机制研究》；辽宁省高等学校基本科研项目《基于ceRNA网络和Lasso 回归的胃肠癌预后模型建设》；辽宁省自然基金《深度学习影像组联合全血转录组测序预测同步多发肺结节良恶性和生物学行为》。

国家科技重大专项《高通量测序在慢病临床精准诊疗检测中的标准化体系研究》

辽宁省教育厅《GalNAc-T6活化MUC1促进肺腺癌转移的机制研究》课题

国自然青年基金《GalNAc-T6 活化 MUC1-CD 相关通路促进肺腺癌转移的机制研究》

辽宁省高等学校基本科研项目《基于ceRNA网络和Lasso 回归的胃肠癌预后模型建设》

辽宁省自然基金《深度学习影像组联合全血转录组测序预测同步多发肺结节良恶性和生物学行为》

作为编者参与编写《医学信息学（第二版）》本科教材，该教材已被东北大学等985、211高校采用。主译专业书籍《临床肿瘤学手册》第六版；《国际化疗标准方案速查(原著第三版)》。

近5年作为第一作者/通讯作者（含并列）共发表SCI著作26篇，其中包含中科院一区论文1篇，中科院二区论文9篇，总影响因子达到102.25。

现担任中国抗癌协会大数据与真实世界研究专委会常委；中国医疗保健国际交流促进会健康数据分会委员；中国老年保健协会肺癌专委会委员；辽宁省细胞生物学会医养健康管理与细胞研究专委会副主委；辽宁省生命科学学会肿瘤精准与转化委员会常委；Frontiers in Pharmacology/ Frontiers in Oncology 等 SCI 杂志审稿编辑。

获得辽宁省科学技术奖二等奖2项、三等奖2项，作为第一完成人获得辽宁省自然科学学术成果二等奖1项。