Jwan Naser博士（M.B.B.S.）获得了2024年梅奥诊所校友协会Donald C. Balfour杰出研究奖。Balfour奖的提名对象是在梅奥诊所任何校区进行医学和实验室专业、外科及外科专业或内科和医学专业临床任命的住院医师或研究员。研究员职位： 心血管疾病，梅奥诊所研究生医学教育学院；研究 研究生学位： 医疗保健领域的人工智能硕士，梅奥诊所生物医学科学研究生院 住院医师： 内科，梅奥诊所研究生医学教育学院 医学院： 约旦科学技术大学，伊尔比德，约旦 家乡： 伊尔比德，约旦
Jwan Naser博士（I a23, AIHC a26, CV a27）在约旦长大，她的父母都是医生，他们给她的三个姐妹，包括一对异卵双胞胎，灌输了这样一个简单的规则：“要么全力以赴，要么什么都不做。”这一建议帮助Naser博士将自己的努力倾注到她感兴趣的领域。从Naser博士的成就和她在梅奥诊所导师的评价来看，她显然遵循了父母的教诲。“简单来说，她是我在指导中最优秀的住院医师或研究员，”梅奥诊所罗切斯特院区结构性心脏病科主任Sorin Pislaru博士（CV a01, I a04, CI a06, CV a08）说。Pislaru博士在超声心动图实验室指导研究人员已有十年之久，他曾经是心血管超声科研究的前主席。
首次访问梅奥诊所
Naser博士表示，她一直对人类生物学充满兴趣。一位近亲在40岁出头时患癌症的经历让她看到了患者所经历的所有艰难细节，并激发了她帮助减轻患者痛苦的兴趣。在约旦的医学院期间，她对心脏病学产生了浓厚的兴趣。她利用空闲时间在超声心动图实验室扫描患者，被这项技术所吸引，该技术可以实时评估心脏结构和功能。2019年，她作为访问医学生来到梅奥诊所明尼苏达州罗切斯特院区的心脏病咨询服务部待了一个月。
在访问选修课程期间，Naser博士遇到了Pislaru博士，后者指导她参与了一个研究项目。“我没有任何研究经验。但看到团队如何共同努力回答一个与患者护理相关的问题——从数据收集和分析到结果解释和论文发表——让我非常渴望成为学习过程的一部分，为科学和改善患者预后做出贡献。那时我决定在完成医学院学业后回到梅奥诊所，在Pislaru博士的指导下在超声心动图实验室接受一年的研究培训。我从零开始学习研究技术和技能，在他的指导和支持下。”
聚焦心脏
Naser博士的研究集中在推进瓣膜性心脏病和心力衰竭的发病率、风险因素、结果和管理策略的知识。正是由于这项研究，Naser博士获得了2024年梅奥诊所校友协会Donald C. Balfour杰出研究奖。她特别关注功能性三尖瓣反流、舒张功能障碍和一种相对较新认识的二尖瓣反流——房性功能性二尖瓣反流，以及房颤如何与这些疾病相互作用。
Naser博士还启动、设计并实施了多个获得重要奖项和全国认可的研究项目，并在领先的心脏病学期刊上发表或被接受，包括《欧洲心脏杂志》和《JACC》。她发表了34篇同行评审论文，其中27篇为第一作者，另有8篇正在审阅中。她在国内外会议上进行了34次摘要展示。
未来在AI
Naser博士正在梅奥诊所生物医学科学研究生院攻读医疗保健领域的人工智能硕士学位。
“知道我的研究成果直接对患者护理产生影响，这让我感到非常高兴。我希望成为一名临床科学家和瓣膜性心脏病和舒张学领域的领导者，并利用所有可用的技术，包括人工智能，来推动这一领域的发展。看到AI-ECG在检测传统ECG无法检测的疾病方面取得成功，令我着迷，我期待将AI应用于超声心动图，将其推向新的高度。”Jwan Naser博士 心血管疾病研究员
“我非常幸运在梅奥诊所拥有如此支持我的导师。我在心血管医学系的其他导师包括Barry Borlaug博士（CV a06）、Patricia Pellikka博士（MED a83, I a86, CV a89），Betty Knight Scripps-George M. Gura, Jr. 心血管疾病临床研究教授，Vuyisile Nkomo博士（I a97, CV a01），Hector Michelena博士（CVAD a06），Grace Lin博士（I a03, CV a07）和生物统计学家Christopher Scott。我从他们那里学到了很多。统计程序员Austin Kennedy也是研究团队的重要成员，帮助我们从心血管数据仓库中获取相关数据。在人工智能方面，Itzhak Zachi Attia博士（CV a14）、Peter Noseworthy博士（CV a13）、Garvan Kane博士（I a01, CV a04, CPHAR a04, CV a07）和Eunjung Lee——与我共同开发了一种AI超声视图分类器——在我的职业生涯中起到了关键作用。”
AI超声视图分类器是通过应用AI深度学习技术——特别是卷积神经网络——到超声心动图视图而实现的。该分类器可以自动从完整的超声心动图检查中识别特定的视图，构成允许大规模应用神经网络到超声心动图的基础模块，省去了手动浏览大量研究以识别相关视图的需要。这一新工具正在多个正在进行的基于AI的项目中使用，以直接在原始超声心动图图像上训练深度学习算法，用于检测包括射血分数降低和主动脉狭窄在内的疾病。
Pislaru博士表示，Naser博士关于房性功能性二尖瓣反流和功能性三尖瓣反流的发病率和自然史的研究是具有里程碑意义的研究，对临床实践有重大影响。“Pellikka博士也对Naser博士的前景表示赞同。“她具有识别文献中与患者护理直接相关的知识空白的非凡能力，并能批判性地定义假设和设计全面的研究来解决相关问题。她在全美超声心动图学会青年研究者奖竞赛中以其发起并执行的关于房性功能性二尖瓣反流在房颤或窦性心律中的发病率、风险因素和结果的项目进入决赛。这个竞赛非常激烈，对于Naser博士和梅奥诊所来说是一个巨大的荣誉。”
“我发现了一些真正让我兴奋的东西。这让我早上起床准备去做。这让我感觉我的工作就像一种爱好。我相信，如果某人足够渴望某件事，就应该去追求。关键是耐心和坚持。失败是可以的，但要重新振作，继续前进。我经历了这一切，我的成功之路是指数级的。我走了很长一段时间的小步和小成就，然后才取得了飞跃，达到了现在的水平。”
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