一、在生物数学、复杂网络的传播动力学，以及疾病的防控与软件开发等方面做出了系列开创性工作：
1. 在复杂网络传播模型研究方面：提出了基于人口数量的出生与死亡影响网络结构的疾病传播动力学系统，给出了全局动力学性态分析；建立了基于社团的出生死亡网络传播模型，并研究了其全局性态；建立与分析了有向与无向耦合网络上疾病传播模型及全局性态；研究染病期服从不同参数分布的网络动力学模型、具有社团结构的网络传播模型分析、Internet网络蠕虫博弈与演化动态模型。基于复杂网络研究了具有非线性传播率的传染病动力学模型；利用演化博弈理论研究了自愿接种机制下个体的行为反应对传播动力学的影响；研究了基于信息的断边--恢复机制对网络结构和传播动力学的影响；研究了基于动态演化网络的免疫策略等。
2. 在规则网络的细胞自动机模型传播研究方面：提出了用空间离散的细胞自动机传染病模型来弥补仓室模型建模思想上的不足，并用概论统计的方法将细胞自动机传染病模型转化为离散的确定性动力系统，克服了细胞自动机本身的缺陷，即不能进行定性分析。在研究方法上弥补了传统确定性微分方程模型和CA规则模型二者的不足，具有通用性。进一步发现空间异质能降低疾病传播速度，空间维数的增加使疾病更加稳定的传播，发现发生率很大时疾病也会灭亡，这意味着1927年Kermack和McKendrick提出的经典“阈值理论--传染率大于某个临界值时疾病将流行”在空间下存在缺陷，并从理论上解释了1918年“西班牙大流感”灭绝的原因，研究了带噪声的细胞自动机模型，发现噪声会诱导传染病的相变和共振现象。这些研究结果为控制疾病传播和爆发提供重要理论参考。
3. 在均匀混合传染病模型研究方面：利用动力系统的几何理论，研究了不同传染病模型的周期解和分支等动力学性态。利用时滞方程稳定性及几何理论，研究了具有时滞的种群和传染病模型，给出了两种内时滞L-V 竞争系统正平衡点全局稳定的条件，发现了时滞对疾病传播具有“无害性”及具有饱和接触率的时滞传染病模型的“三阈值”现象。
4. 在脉冲种群与传染病传播方面，在阈值条件下，证明了各种脉冲传染病系统无病周期解的全局稳定性及疾病的持续性和正周期解的存在性及分支问题；给出了具有脉冲现象的种群系统的持续性阈值问题。
5. 在空间结构的种群生态方面，通过建立水和植被之间正反馈作用的动力学模型，发现了大的植物对反馈作用更加敏感，而强的反馈将增加植被退化的参数区域，这意味在长期的干旱和半干旱地区，反馈作用可能导致绿色的植被沙漠化的原因。将噪声等随机现象引入到具有扩散的浮游植物与浮游动物之间的相互作用模型中，发现了噪声能够增大浮游植物的波动振幅、共振斑图和有机体群聚的现象，外加周期力可以诱导4:1和1:1锁频和空间同质振荡现象出现。
6. 在传染病模型的应用研究方面，针对中国的狂犬病、甲型H1N1流感、布鲁氏菌病、性病等方面进行了系列研究工作，以传播动力学模型、统计学模型、机器学习、数据挖掘与大数据分析为核心，搭建了一套集数据库、模型库及以可视化平台，实现集地理信息（GIS）、群发病监测与分析于一体的在线动态实时预测预警，并开展相关的疾病防控措施评价、科学数据共享及展示等服务，与中国动物卫生与流行病学研究中心进行了长期的合作研究。
二、在健康医疗大数据方面，前期已取得了一系列阶段性的研究成果：
1. 在脑卒中患者远程康复方面：提出了利用可穿戴设备、物联网、云计算和大数据等技术，开发远程智慧康复云平台系统，构建“医院-社区-家庭”三级康复服务框架，实现脑卒中患者出院后的远程康复训练、定量评估与个体化指导管理。基于多传感器融合的脑卒中患者肢体运动功能量化评定技术，不仅可以实现无需康复医生参与的个体化评估，还可以有效弥补传统临床量表普遍存在的分级粗大、“天花板效应”等不足。前期已开发了一系列拥有自主知识产权的穿戴式运动捕获单元、人体传感网等硬件和康复训练和评估工作站、远程康复云平台、远程康复助手APP、情景交互游戏等软件。自2013年起，研究成果已在苏州大学附属第一医院康复科、嘉兴市第二医院康复医学中心等开展了近四年的临床示范应用，共服务200余名脑卒中患者，累计采集约15,000条有效的脑卒中患者肢体运动信息记录。
2. 在独居老人日常健康监护方面，提出为养老院、社区以及居家的独居和空巢老人搭建一套集日常健康监测、异常状况预警等功能于一体的居家养老大数据智慧管理平台，通过为独居老人家中部署一套智能感知设备（包括生理、运动和家居环境传感器等），实时监测独居老人的健康状态、日常行为模式以及是否发生异常行为（如摔倒、昏迷或死亡等）。集生理、运动和家居环境等多参数于一体的智能感知，融合多源传感器信息的数据挖掘与大数据分析是本项目的关键与难点。自2016年起，本项目前期在生理信号监测、睡眠监测和家居环境传感器监测等方面展开了深入的研究，并取得了一系列的研究成果。目前有在研的山西省重点研发计划（国际合作）项目1项，合作方为澳大利亚CSIRO电子健康研究所。
