肺部结节的人工智能(AI)良恶性鉴别 肺部磨玻璃结节（GGN）的定性与分级（腺瘤增生-原位癌-微浸润-浸润性腺癌） 肺部磨玻璃结节的浸润风险评估，手术时机的选择 肺部结节的磁导航支气管镜活检及微创消融 肺部肿瘤的诊治（靶向，免疫，放化疗） << 收起

现为复旦大学附属中山医院呼吸科副主任医师、博士。从事呼吸系统疾病的诊治工作16年，主要研究方向为肺癌的临床治疗和分子机制。对支气管内镜操作熟练，包括各种高级支气管镜技术，精通磁导航引导下肺部小结节诊疗技术。对肺癌的早期诊断，小结节的随访经验较为丰富。负责科内的肺结节鉴别诊断门诊，采用计算机辅助计算结节的体积倍增时间（VDT），密度变化及人工智能AI来鉴别诊断结节的良恶性，结合血清标志物及外周超声支气管镜，提高肺结节（早期肺癌）的诊断率。并总结出肺结节恶性概率，首创出计算机辅助肺磨玻璃结节浸润程度的鉴别系统，用于指导手术切除的时机。每年诊治肺结节的患者近3000名。
张勇医师的主要研究方向为肺癌的早期诊断及发病机制研究。包括于2008年开始联合体检中心在国内较早开展低剂量CT筛查早期肺癌、2011年起肺癌早期诊断的血清生物标志物研究等。并参与呼吸科的多个国际多中心肺癌临床新药研究，以及由呼吸科牵头的中国多中心肺癌血清标志物（LCBP）研究。近年来采用基因组学及生物信息学的方法，对早期肺癌的发病机制进行分析。相关研究已发表第1作者11篇论文，其中SCI论文10篇。总影响因子为60分。并负责国家自然科学青年基金一项：肺腺癌发展过程中动态调控网络建模及关键节点预测 （24万）。<< 收起