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团队2015年就开始关注并参与人工智能在医学影像中的应用，与多个科研院校及医学影像AI研发团队合作，将纹理分析、影像组学用于肝脏、前列腺、子宫病变、结肠癌及脑肿瘤等疾病的鉴别诊断，在深度学习降低CT辐射剂量等方面的研究也取得初步成果。
①基于单源双能CT的深度学习减低患者辐射剂量的研究。2016年与美国
AlgoMedica公司及旧金山分校合作，在国内最早将深度学习像素闪烁算法（pixel shine, PS）用于减低CT辐射剂量研究。PS软件通过深度学习神经网络，大幅度降低图像噪声水平，可间接降低CT检查的辐射剂量，使胸部CT辐射剂量降低80%左右，腹部CT检查辐射剂量降低60%左右，灌注成像降低70%左右。发表相关论文10篇，其中SCI收录1篇，于2017年RSNA大会交流。
②基于多模态MRI对肿瘤（肝癌、直肠癌、前列腺、脑肿瘤、乳腺肿瘤等）诊断、预后预测、临床决策的研究。团队与汇医慧影科技公司、GE医疗中国转化医学团队、GE药业精准医学研究院及大连理工大学生物医学工程学院等合作，开展肝脏占位、直肠癌、前列腺、脑肿瘤等鉴别诊断、分级分期、预后评估等多维度影像组学及深度学习研究。获批国家自然科学基金立项：“基于人工智能的多模态MRI及临床大数据预测早期原发肝细胞癌微创治疗预后及其病理基础研究”；省教育厅计划项目：“多参数MRI信息的肝细胞肝癌CAD及其辅助诊断效能评估”；省自然科学基金项目：“基于定量MR影像特征构建乳腺导管原位癌浸润风险评估模型的研究”；横向课题：“多模态影像数据人工智能方法在结直肠癌的临床决策应用价值”等。发表相关论文17篇，其中SCI收录6篇。
③心脑血管系统AI相关研究。AI团队与神经亚专科相关研究密切结合，在脑退行性疾病（AD、PD）、癫痫、II型糖尿病脑病、化疗脑、冠心病等多方面开展工作。获批国自然基金项目“II型糖尿病神经元凋亡低氧影响机制的MRI结构及功能成像研究”、省基金项目“多模态MRI对II型糖尿病患者认知障碍的脑结构和功能的动态研究”、“磁共振多模态成像对鼻咽癌放化疗后认知功能改变脑结构及功能定量评价研究”、“数字化标准脑模型的建立及在颞叶海马硬化量化诊断中的应用”、“基于定量MR影像特征构建乳腺导管原位癌浸润风险评估模型的研究”、“CT联合放射组学评估冠状动脉易损斑块的价值研究”等。发表AI相关文章8篇，其中SCI收录4篇。