张敏教授的研究分为两部分: 生物统计方法学和健康医疗领域应用性研究。 在统计方法上研究方向主要有半参数模型和方法，因果推断，最佳个性化治疗规则学习， 临床试验， 生存分析/竞争风险模型， 纵向队列数据分析， 机器（统计）学习，基因和组学分析。此类研究主要是针对新的数据类型和复杂问题提出新的统计模型和计算方法， 成果发表在统计与生物统计期刊上， 如 Journal of the American Statistical Association, Annals of Applied Statistics, Biometrics, Biostatistics, Statistics in Medicine, Lifetime Data Analysis 等。 同时我致力于将统计理论和方法与医疗健康应用紧密结合，与美国多个医院和医学院有着二十年来深入的合作，主持和参与过数十个由美国National Institute of Health, Agency for Healthcare Research and Quality, Centers of Medicare & Medicaid Services 和 National Science Foundation 等资助的大型医疗科研项目。 此类成果发表在医学期刊上， 如Journal of the American Medical Association, Lancet Respiratory Medicine, European Heart Journal, Journal of the American Society of Nephrology, Journal of Heart and Lung Transplantation 等。 应用研究中数据类型主要有临床试验， 医疗保险数据库， 临床注册数据库和大型人群队列研究， 如the Scientific Registry of Transplant Recipients, Interagency Registry for Mechanically Assisted Circulatory Support, the Society of Thoracic Surgeons 等国家级大型医疗数据库和 the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis, Cardiovascular Health Study 等长期纵向人群队列研究。应用领域包括慢性心血管疾病和手术， 器官移植， 肾病， 老年化和免疫， 传染病， 癌症， 盆底功能障碍， 呼吸疾病的多个领域。 在统计和医学期刊发表论文一百二十余篇。