张康教授在眼科学、干细胞、医学人工智能、生物材料和 3D 打印、遗传学以及精准医学领域拥有丰富临床实践经验和基础科研成果。 关于HTRA1基因是黄斑变性的主要易感基因的文章（Science, 2006）被Science杂志评为2006年世界科学十大进展之一，打开了年龄相关性黄斑变性发病机制研究的一个新的领域；首次将皮肤干细胞诱导分化为角膜缘干细胞，并成功修复角膜功能，为治疗角膜疾病指出了一条新策略 (Nature, 2004)；首次发现羊毛甾醇在白内障形成中的关键调控作用，“有关羊毛甾醇调控晶状体蛋白异常聚集的新发现”为临床白内障的药物治疗带来曙光”(Nature, 2015)。2018 年在《Cell》上以封面论文的方式发表”Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning（一个基于深度学习的眼病和肺炎两大类疾病的 AI 诊断系统）”，该论文被评为《Cell》2018 年度最佳论文。 2021年6月2日，张康教授作为第一作者和主要通讯作者，联合多个单位基于5.7万多病人的11.5万多张视网膜眼底图像，利用深度学习技术，结合人口学与体征和面部特征数据，开发了一个检测慢性肾病和II型糖尿病并预测其发病率、评估病情进展的人工智能系统，系统精准度高达85%至93%。研究成果“Deep-learning models for the detection and incidence prediction of chronic kidney disease and type 2 diabetes from retinal fundus images”（从视网膜眼底图像中检测和预测慢性肾脏病和II型糖尿病发病率的深度学习模型）发表在国际顶级期刊《Nature Biomedical Engineering》上。该成果有望在资源贫乏或偏远地区，对常见慢性病的早期筛查有重要意义。