为解决乳腺癌基因表达数据高维、冗余导致的分类难题，研究人员开展 SGA 驱动的特征选择与随机森林（RF）分类的乳腺癌诊断研究。结果显示，SGA - RF 组合以 22 个基因实现 99.01% 的最高平均准确率，优于其他方法，对临床诊断意义重大。

为解决儿童上呼吸道感染（URTI）麻醉时气道管理问题，河北儿童医院研究人员开展 “儿童轻中度 URTI 通气装置选择” 的随机对照试验。结果显示 SGA 可降低围手术期呼吸不良事件（PRAEs）发生率，为 URTI 儿童气道管理提供新选择。