2013_09_05.pub Management Systems in Production Engineering   2013, No 1 (9), pp 26‐30       Abstract:  The fundamental goal of modern informa on technology is to support decision making process in organiza ons, for both  rou ne and highly complex problems, based on heterogeneous data sources. The main objec ve of the paper is to pre‐ sent the construc on concept of knowledge base for an expert system designed to support the decision making in car‐ diac surgery. A knowledge‐based medical expert system is designed to support decision‐making process in cardiac surge‐ ry where knowledge from medical guidelines, risk scales, and registries is applied to reason the medical procedure in a  par cular case scenario.   DECISION MAKING PROCESS IN CARDIAC SURGERY – CONCEPT OF BUILDING AN EXPERT SYSTEM   INTRODUCTION  The extent of contemporary medical knowledge results  from an ongoing development as well as scien fic and tech‐ nical progress in healthcare. Medicine is s ll regarded as an  art of science, however this point of view has significantly  developed over the past ages. Uniform therapeu c indica‐ ons  and  treatment  approach have  introduced  standardi‐ zed  medical  care.  Con nuous  healthcare  policing  has  im‐ proved  treatment  outcomes  and  overall  pa ent  safety,  decreased  the  incidence  of  malprac ce,  and  introduced  cost‐effec veness and economic approach into healthcare.  Progress and  improvement of medical care requires obse‐ rva on of guidelines and medical standards by healthcare  professionals. It is s ll expected though, that clinicians will  maintain their prac ces in accordance with novel techniqu‐ es,  improved  methods,  and  treatment  approach.  Medical  professionals are supported in their clinical daily rou ne by  increased delivery of scien fic papers, new versions of gui‐ delines  and  recommenda ons,  and  updated  risk  scales.  Although  informa on  received  is  complimentary,  uniform  presenta on requires complex data processing and integra‐ on of informa on from various sources and areas of medi‐ cine.   Decisions made in clinical medicine result in a series of  events in the whole environment of medical center. Selec‐ ted medical therapy requires use of par cular medical equi‐ pment  and  device.  In  some cases,  as a  consequence,  this  may cause temporary altera ons of center‘s ac vity, inclu‐ ding  hiring  addi onal  staff, extra  costs  and  spending.  The  primary goal of this approach  is pa ent survival and op ‐ mal recovery, and in case of ac ve employees – return to  normal  work.  Unfavorable  medical  decisions  are  usually  undertaken because of lack of extensive and current medi‐ cal knowledge, mistaken analysis of various factors or due  to ignorance of medical checklist. It is conceivable that pro‐ perly designed search engine would mine through available  registries  and  present  comparable  case  study  for  assess‐ ment whereas not every clinical scenario could have been  previously  described  in  medical  guidelines.  Each  pa ent  undergoing  medical  procedure  is  at  risk  of  temporary  or  long‐term disability or even death. Every medical complica‐ on  generates  an  organiza onal  hurdle  for  the  medical  facility and is associated with increased costs of treatment.  Medical  treatment  costs  that  exceed  standard  therapy  (based on diagnosis related groups – DRG) directly influen‐ ce the hospital economic balance. Pa ent rights are well‐ defined  in  legal  acts  and  give  way  to  compensa on  de‐ mands against the staff and medical center.   This complex decision‐making process could have been  supported by applied systems of ar ficial intelligence based  on  available  sources  of  knowledge.  The  system  would  re‐ place  neither  human  decisions  nor  responsibility,  but  it  would help to iden fy the best procedure, especially in the  most  complicated  cases.  In  this  paper  we  present  one  of  the  most  technologically  advanced  medical  specialty,  car‐ diac  surgery,  with  brief  descrip on  of  the  sources  of  knowledge  available  and  the  characteris cs  of  knowledge  engineering  and  methods  applied  to  generate  an  expert  system.  Cardiac surgery – overview of the knowledge sources Cardiac surgery is an invasive (surgical) medical special‐ ty designed for treatment of heart diseases. Despite clear  anatomical  borders  for  cardiac  interven ons,  surgeons  must  be  proficient  in  other  medical  special es,  such  as:  thoracic  and  vascular  surgery,  cardiology,  intensive  care,  transplanta on, etc. Cardiac surgery influences wide areas  of socio‐economic life of the society: circulatory disease is a  leading mortality cause in Poland. Medical costs associated  with cardiac interven ons are of the highest among medi‐ Tomasz HRAPKOWICZ, Marcin MARUSZEWSKI   CompassMedica Sp. z o. o.   Anna KEMPA, Krzysztof MICHALIK, Bogna ZACNY   University of Economics in Katowice   Key words: expert system, cardiac surgery, knowledge base, decision‐making process     Management Systems in Produc on Engineering 1(9)/2013                                                                                                               27                      T. HRAPKOWICZ et al. — Decision making process in cardiac surgery – concept of building an expert system  cal special es. Decision‐making in cardiac surgery is a com‐ plex process that involves a whole team of specialists: car‐ diologists,  cardiac  surgeons,  anesthesiologists  and  others.  Various criteria are taken into account in this process inclu‐ ding  individual  professional  experience,  opinion  of  other  experts  in  the  field,  and  most  importantly  the  unbiased  sources  designed  to  support  decision‐making  in  specific  medical cases: medical guidelines, standards, and risk sca‐ les.   Guidelines  are  elementary  tools  used  by  cardiac  sur‐ geons  in  medical  assessment.  They  are  issued  based  on  limited sources of  informa on, which are mainly historical  (previously published) and therefore do not present up‐to‐ date state‐of‐the‐art  in cardiac surgery. The sources of  in‐ forma on in cardiac surgery include: results of randomized,  prospec ve, mul center clinical trials and other,  including  meta‐analyses, as well as expert opinions invited to par ci‐ pate  in  work  groups  to  establish  the  rules  of  conduct  in  specific types of clinical scenarios. The above‐men oned lay  ground for medical guidelines (recommenda ons) for par ‐ cular clinical diagnoses, are limited to most common cases  and do not cover every possible diagnos c and therapeu c  scenario. Another  limita on of the guidelines  is extrapola‐ on of uniform therapeu c assump ons for en re pa ent  popula on whereas source data have been obtained from  selected  groups  of  pa ents  in  individual  clinical  studies.  Guidelines in cardiac surgery are published by a whole ran‐ ge of mul disciplinary scien fic socie es: European Society  for Cardiovascular Surgery, European Associa on for Cardio ‐thoracic  Surgery,  Society  of  Vascular  Surgery,  American  Heart  Associa on,  European  Society  of  Cardiology,  and  others.  Medical  standards  warrant  uniform  procedures  and  increase safety at every stage of medical approach. Of note,  although very helpful, current standards of care do not re‐ fer  to  the  most  complicated  medical  cases.  Standards  of  care rather define the scope of possible treatment strate‐ gies for specific scenarios in medicine. Although the overall  goal is to apply medical standards to avoid common errors  in  the  therapeu c  process,  these  are  typically  limited  to  specific country, region or even medical facility, and cannot  be universally u lized in every cardiac surgery center.  Healthcare professionals also exploit medical registries  that  combine  well‐organized  clinical  facts  and  data  inclu‐ ding cases where medical treatment was conducted in ac‐ cordance  with  the  guidelines  as  well  as  scenarios  not  de‐ scribed  by  recommenda ons  where  therapy  was  selected  based on clinical experience of the medical team. In addi‐ on,  each  center  may  develop  local  registries  and  allow  medical judgment based on expert consensus provided the  presented  case  is  beyond  medical  guidelines.  The  three  most characteris c limita ons of each database are accura‐ cy, expense, and analysis. For each database full‐ me dedi‐ cated  staff,  adequate  resources,  and  a  system  to  ensure  data  integrity are essen al. Of these, dedicated and com‐ mi ed staff is the most important and expensive. The value  of people responsible for data collec on and input cannot  be  overemphasized:  they  require  educa onal  support  by  the surgeons to ensure that clinical informa on is accurate‐ ly and consistently interpreted for data entry. The value of  a database is dependent on valid data [14].  Risk  scales  are  helpful  in  uniform  groups  of  pa ents,  par cularly to jus fy treatment strategy in extremely risky  procedures. Risk scales have been designed to predict early  mortality  and  morbidity  of  the  reference  class  of  pa ent  popula on,  and  refer  to  large  databases  origina ng  from  volunteering units, without external valida on of the data‐ set in many cases. Most common risk scales in cardiac sur‐ gery are EuroSCORE and STS. Even moderate levels of error  can lead to substan al inaccuracy in es mates of mortality  rates and in some circumstances these inaccuracies can be  gross,  especially  at  the  low  mortality  rates  that  are  now  prevalent in cardiothoracic surgery [4].  High  cost,  complexity  and  compe on  among  cardiac  centers also bring the need for a computer support that will  provide  unbiased  informa on  on  best  op mal  treatment  for the par cular case, surgical strategy and planning – inc‐ luding op mal bed assignment, local risk stra fica on and  cost  associated  with  complica ons,  cost‐effec veness  and  procedure cost evalua on. Integra on of all available medi‐ cal knowledge into an expert computer applica on will help  assess the risk of malprac ce or human error during pa ent  evalua on for surgical treatment.   Characteristics of the knowledge engineering Knowledge engineering is an experimental science. Ma‐ ny methods for knowledge representa on have been deve‐ loped; knowledge bases were created in various areas. It is  observed, however, that the source of progress in knowled‐ ge engineering are experiments and research on represen‐ ta on of specialized prac cal knowledge, verified  in par ‐ cular applica ons, such as medicine. Specificity of problems  knowledge engineering is facing might be contained in the  simplified  statement  that  the  knowledge  from  each  field  can be poten ally formalized, but a significant bo leneck of  such ac vity is the complexity of the given field, the degree  of  knowledge  openness  and  the  structure  of  knowledge  sources.  The  more  complex  and  dependent  on  sca ered  sources  the  field  is,  the  higher  challenge  it  makes  for  knowledge engineers. Simplified models, making a certain  fragment of the given whole, seem to work normally, whe‐ reas working out the founda ons of a complex system gives  rise to a number of difficul es. Knowledge engineering pro‐ poses methods that can support this laborious process, but  it does not present ready solu ons for the par cular area –  since  these  must  be  created  through  coopera on  among  knowledge engineers and experts in the given discipline.   At first knowledge engineering comprised mostly tasks  connected with knowledge acquisi on for expert systems.  Today  it can be presented as a field connected with crea‐ ng knowledge bases and using seman c technologies for  knowledge processing by computer systems [5]. The issues  falling within the scope of knowledge engineering comprise  methods  for  knowledge  acquisi on  (including  acquiring  knowledge  from  experts,  knowledge  discovery  in  databa‐ ses,  text  documents),  ways  of  knowledge  representa on,  knowledge formaliza on, methods for knowledge analysis,  knowledge processing [13].   Current state of development in knowledge engineering  for cardiac surgery worldwide can s ll be defined as pione‐ ering.  Studies  on  related  disciplines  have  been  published  for cardiology [3, 6, 12, 16], infec ous diseases [1, 7], and  oncology [2, 10]. Knowledge used by cardiac surgeons mo‐ stly occurs  in the form of a text document and databases  (registries). Only few opera ve risk scales are available as  interac ve Internet forms and applica ons accessible to the  users of mobile devices. There have not been published any  interac ve forms of knowledge base for treatment guideli‐ nes for e.g. ischemic heart disease.   28                                                                                                               Management Systems in Produc on Engineering 1(9)/2013                               T. HRAPKOWICZ et al. — Decision making process in cardiac surgery – concept of building an expert system    It is conceivable that expert systems compu ng medical  standards,  guidelines  as  well  as  risk  scales  and procedure  costs would support medical professionals in op mal treat‐ ment selec on and planning.  MATERIALS AND METHODS  Prior to design of knowledge base to support decision  making process in cardiac surgery a formal model and rese‐ arch methodology has to be developed. This is achieved by  solving the following steps:    Loca on  and  organiza on  of  knowledge  sources  in  cardiac surgery,   Working  out  methods  for  acquiring  and  gathering  knowledge on the basis of located knowledge sources  and experiences of experts in cardiac surgery,   Working  out  a  formal  model  for  field  knowledge  in  cardiac surgery using a rule‐based formalism.  Development of expert system requires studies on the  possibility of knowledge arrangement and formaliza on  in  such highly complex domain like cardiac surgery. A unique  research  team  consis ng  of  specialists  in  cardiac  surgery  (medical experts) and knowledge engineering will design a  research  model  including  the  process  of  field  knowledge  acquisi on and update of guidelines and recommenda ons.  Later, the hypotheses on feasibility of field knowledge for‐ maliza on  in  cardiac  surgery  for  the  future  applica on  in  decision‐making process will be verified. At current state of  knowledge it is feasible to develop a formal model of field  knowledge  in cardiac surgery based upon medical guideli‐ nes  and  standards.  The  formal  model  would  develop  knowledge  base  to  perform  meta‐analysis  of  medical  re‐ commenda ons  and  assess  risk  associated  with  selected  medical  procedures.  It  also  seems  possible  to  develop  a  formal model of field knowledge in cardiac surgery for spe‐ cific geographic region with applica on of medical registry  data mining. The formal model of specific knowledge would  compare guidelines and recommenda ons with actual clini‐ cal daily prac ce in the requested area. The more specific,  i.e.  limited to the country, region or medical center  is the  registry  database,  the  more  accurate  informa on  can  be  provided on what sort of treatment strategy is being offe‐ red to the pa ent that seeks medical care. Development of  a formal model of economic knowledge that would include  procedure costs and es mated length of hospital stay and  support  decision‐making  process  from  the  perspec ve  of  cost‐effec veness in cardiac surgery would be possible.  Within the framework of the  ini al research described  in a publica on by the authors of the project [11] literature  analysis was made in order to assess the state of knowled‐ ge  in the studied area, which allowed to show the useful‐ ness  and  originality  of  the  problem  chosen  for  research.  Also an analysis of some sources of knowledge was perfor‐ med  (including  the  guidelines  of  the  European  Society  of  Cardiology) to acquire and formalize knowledge on surgical  treatment of aor c valve disease. The final set of rules com‐ prised a small subarea of problems, which ul mately need  to  be  analyzed.  However,  this  simple  model  has  already  dis nguished  early  problems  (concerning  the  acquisi on,  structuraliza on  of  knowledge),  significant  from  the  point  of view of formalizing knowledge in cardiac surgery. There‐ fore many different experimental models have to be deve‐ loped to build a consistent formal model.   Scien fic technique and research process can be descri‐ bed through the planned work stages:   Analysis and reviews of literature understood as dee‐ pening of analysis in respect of the state of science in  the studied area. As part of preliminary research, the  analyses  have  already  been  made  which  have  allo‐ wed  the  usefulness  and  originality  of  the  problem  intended to research,    Adapta on of the results of other authors’ studies –  thorough  analysis  of  other  scien fic  works  is  also  supposed to allow the evalua on of possibili es for  adapta on of some solu ons, for instance in the con‐ structed knowledge model the authors consider using  the  medical  terms  described  by  the  current  ontolo‐ gies, e.g. the medical terms classifica on SNOMED,    Loca on and organiza on of sources of knowledge in  cardiac  surgery  –  the  work  on  the  analysis  of  knowledge sources will be carried out throughout the  process of working on the project, while in the ini al  phase a detailed analysis will be made concerning the  structure  of  knowledge  contained  in  the  available  sources.  An  important  problem  is  the  precision  of  knowledge sources in the form of guidelines. Guideli‐ nes  not  always  show  clearly  enough  which  compo‐ nent condi ons (determining the way of conduct) are  of priority importance in rela on to the other. It may  turn  out  that  in  an  untypical  situa on,  the  recom‐ menda ons of guidelines are difficult to use. In such  cases  it  may  be  necessary  to  locate  and  use  other  sources of knowledge,    Adapta on  of  the  results  of  other  authors’  studies  will  also  include  methodologies  describing  the  pro‐ cess of knowledge acquisi on, gathering and formali‐ za on. As a result of cri cal analysis of the results of  research  within  this  scope,  conduc ng  experiments  for chosen approaches and based on this, developing  the authors’ own adapta on of the methodology  in  this area is planned,   The above men oned works will allow making a for‐ mal  model  for  field  knowledge  in  cardiac  surgery  using  rule‐based  formalism.  It  was  assumed  that  a  par cular  disease  en ty  will  be  the  developmental  unit  of  the  model.  For  each  disease  en ty,  the  cor‐ rectness of rules will be checked (in respect of cohe‐ rence,  contradic on,  coinciding  of  rules),  as  well  as  their  completeness.  A er  this  stage,  the  knowledge  model will be verified concerning the facts by experts  – doctors being members of the research team – if it  includes all the schemes of surgical treatment requi‐ red at the given unit.   In  the  course  of  knowledge  formaliza on  for  cardiac  surgery, it is of great importance that there is a possibility  of developing expert system prototypes for the next frag‐ ments of a knowledge base coded on the basis of the deve‐ loped  formal  model.  Prototypes  will  be  worked  out  using  the field‐independent tool used to build expert systems, PC ‐Shell from the ar ficial intelligence package Aitech Sphinx,  which  was  already  used  in  medicine,  for  instance  in  psy‐ chiatry for diagnosis of affec ve disorders, and the work in  this field is con nued [9]. PC‐Shell is a system of hybrid ar‐ chitecture,  i.e.  combining  different  methods  for  problem  solving  and  knowledge  representa on.  One  of  interes ng  proper es of the PC‐Shell system is a built‐in, fully integra‐ ted, simulator of a neural network.  Another essen al cha‐ racter of the PC‐Shell system is its blackboard architecture,  allowing the division of a large knowledge base into smaller  modules,  orientated  thema cally  –  which  will  be  par cu‐   Management Systems in Produc on Engineering 1(9)/2013                                                                                                               29                      T. HRAPKOWICZ et al. — Decision making process in cardiac surgery – concept of building an expert system  larly useful in the designed system, on account of substan‐ al sca ering of knowledge sources.    The methods of the study used within the framework of  the one of research hypothesis – possibility for expanding  the knowledge base with knowledge from medical registers  documen ng actual medical events – will be subordinated  to  rules  of  conduct  in  the  course  of  performing  tasks  on  data explora on, such as a reduc on of feature space di‐ mension,  classifica on,  data  clustering  or  associa on  di‐ scovery. A er a detailed iden fica on the character of data  that  is  supposed  to  be  added  to  the  knowledge  base  –  a  selec on of data mining algorithms will be made, including  ar ficial immune systems [8], confirmatory Factor Analysis  [15]. The decision about choosing an algorithm will be ta‐ ken based on measures calculated in the course of verifica‐ on and used methods for results visualiza on.   To verify the medical registers (making sta s cal analy‐ sis – ini al stage of data explora on), the authors intend to  use tools provided by the WEKA  library (Waikato Environ‐ ment for Knowledge Analysis) worked out by the University  of Waikato in New Zealand as an open source so ware un‐ der GNU General Public License, which makes a useful tool  for a circle of scholars dealing with machine learning, data  analysis and data mining. Moreover, using such tools as the  R program is an cipated. R is a programming language and  development environment, which allows making sta s cal  calcula ons  and  data  visualiza on.  The  source  code  R  is  also  published  under  GNU  GPL  license,  and  the  program  itself provides a wide range of sta s cal techniques, at the  same  me allowing  independent modifica on of the used  algorithms, which at such a novel project will be a signifi‐ cant asset.   RESULTS  The  ini al  expert  system  prototype  has  begun  proper  func on a er inser on of the rules from the European So‐ ciety  of  Cardiology  guidelines  for  valvular  heart  disease  (aor c valve surgery). For the need of PC‐Shell expert sys‐ tem, isolated sec ons have been separated: lexical (facets)  and the rules of procedure (rules). Facets describe a ribu‐ tes,  possible  values,  and  op onal  ques on  wording.  The  course  of  consulta ons  with  the  user  is  characterized  by  the level of details of ques ons, which depends on the wor‐ ding of the rules. For example, in the case of query about  the range of systolic le  ventricular dysfunc on rule checks  the value of le  ventricular ejec on frac on, which means  that the system asks for the exact numerical value (Fig. 1).  Fig.  1  The  ques on  about  the  value  of  le   ventricular  ejec on  frac on    Whereas  in the assessment of the degree of the valve  calcifica on and  increased peak flow the rule checks only  whether it occurs: the system asks the user if this situa on  happens at all but not wishes to ascertain about the exact  value of the flow rate (Fig. 2).  Fig. 2 The ques on about the presence of aor c calcifica on    The result of a sample consulta on shows Fig. 3. Proto‐ type system has confirmed indica ons for surgery and pre‐ sented a scheme of inference.   Fig. 3 The result of an example consulta on  CONCLUSION  Successful performance of the project requires transpa‐ rent  and  con nuous  exchange  of  expecta ons,  thoughts,  and  needs  between  two  independent  study  par cipants:  computer  scien sts  skilled  in  knowledge  engineering  and  medical professionals (cardiac surgeons) who feed the sys‐ tem with their proficiency in medical guidelines, standards,  rules of conduct, and clinical rou ne. There is no research  model available to adapt for the proposed project: no me‐ dical guidelines have been translated into logic‐based rules,  medical  registries  are  not  assembled  as  knowledge  base,  nor have economic results of medical centers been associa‐ ted  with  risk  modeling.  Extensive  and  specialist  field  knowledge in cardiac surgery is going to be translated into  knowledge base for the first  me in this project. Design of  the  formal  model  that  will  address  the  above‐described  problem  requires  crea on  of  unique  methodology  where  characteris cs of scien fic domains involved will be reflec‐ ted both in terms of knowledge engineering as well as com‐ plexity  of  the  domain.  The  research  methodology  will  ac‐ commodate study results on verifica on of knowledge engi‐ neering methods applied for the first  me in cardiac surge‐ ry. Adequacy of applied research methods will be verified  and  unique  methodology  is going  to  be developed  in  this  project.   Provided  the  well‐defined  sources  of  informa on,  the  system knowledge is going to be sufficient to perform deep  and unbiased deduc on. Thorough and updated knowledge  installed in this universal system will enable a real life case  conference, where recommended mode of treatment along  with associated risks and medical costs are going to be pre‐ sented for the inquired medical case. Independent structu‐ re  elements  will  provide  various  data  source  installa on.  This will create unique expert tool available and applicable  30                                                                                                               Management Systems in Produc on Engineering 1(9)/2013                               T. HRAPKOWICZ et al. — Decision making process in cardiac surgery – concept of building an expert system    to  individual requirements (medical providers, pa ents,  in‐ surers, students, etc.) worldwide.  REFERENCES  [1]  Adlassnig  K.P.,  Blacky  A.,  Koller  W.:  Ar ficial‐ intelligence‐based  hospital‐acquired  infec on  control.  Stud  Health  Technol  Inform.  Vol.  149,  2009,  pp.  103‐ 110.  [2]  Avci  E.:  A  New  Expert  System  for  Diagnosis  of  Lung  Cancer:  GDALS_SVM.  J  Med  Syst.  Vol.  36,  2012,  pp.  2005‐2009.  [3]  Dassen W. R., Karthaus V. L., Talmon J. L., Mulleneers  R. G., Smeets J. L., Wellens H. J.: Evalua on of new self‐ learning  techniques  for  the  genera on  of  criteria  for  differen a on of wide‐QRS tachycardia in supraventri‐ cular tachycardia and ventricular tachycardia. Clin Car‐ diol. Vol. 18, 1995, pp. 103‐108.  [4]  Gallivan S., Stark J., Pagel C., Williams G., Williams W.:  Dead  reckoning:  can  we  trust  es mates  of  mortality  rates in clinical databases? European Journal of Cardio‐ thoracic Surgery. Vol. 33, 2008, pp. 334‐340 .  [5]  Gołuchowski J. (red.): Wprowadzenie do inżynierii wie‐ dzy. Difin, Warszawa 2011.  [6]  Heden B., Edenbrandt L., Haisty Jr. W. K, Pahlm O.: Ar ‐ ficial neural networks for the electrocardiographic dia‐ gnosis  of  healed  myocardial  infarc on.  Am  J  Cardiol.  Vol. 74, 1994, pp. 5‐8.  [7]  Kopecky D, Adlassnig K. P, Prusa A. R, Hayde M, Hayas‐ hi  Y,  Panzenböck  B,  Rappelsberger  A.,  Pollak  A.:  Knowledge‐based genera on of diagnos c hypotheses  and  therapy  recommenda ons  for  toxoplasma  infec‐ ons in pregnancy. Med Inform Internet Med. Vol. 32 (3), 2007, pp. 199‐214.  [8]  Kempa  A.:  Specyfika  sztucznych  systemów  immunolo‐ gicznych.  Studia  i  materiały  Polskiego  Stowarzyszenia  Zarządzania  Wiedzą,  Polskie  Stowarzyszenie  Zarządza‐ nia Wiedzą. Nr 37, 2011.  [9]  Kwiatkowska M., Michalik K., Kielan K.: Computa onal  Representa on  of  Medical  Concepts:  A  Semio c  and  Fuzzy Logic Approach, [in:] So  Compu ng in Humani‐ es  and  Social  Sciences.  Springer‐Verlag.  Heildelberg  2012.  [10]  Makal  J.,  Nazarkiewicz  A.,  Oniśko  A.,  Orzechowski  P.:  System  ekspertowy  do  wspomagania  diagnozy  łagod‐ nego przerostu prostaty. Pomiary Automatyka Roboty‐ ka. Nr 7‐8, 2004.  [11]  Maruszewski M., Kempa A., Michalik K., Zacny B., Hrap‐ kowicz T.: Koncepcja bazy wiedzy systemu ekspertowe‐ go dla kardiochirurgii [w:] Sobczak A. (red.): Technolo‐ gie  informatyczne  w  administracji  publicznej  i  służbie  zdrowia. Zarządzanie cyfrową transformacją organizacji  publicznych, Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych,  2012.  [12]  Rabelo Júnior A., Rocha A. R., Oliveira K., Souza A., Xi‐ menes  A.,  Andrade  C.,  Onnis  D.,  Olivaes  I.,  Lobo  N.,  Ferreira N., Werneck V.: An expert system for diagnosis  of acute myocardial  infarc on with ECG analysis. Ar f  Intell Med. Vol. 10(1), 1997, pp. 75‐92.  [13]  Sołdek J., Pechmann P.: Wiedza – istota, pozyskiwanie i  wykorzystanie w przedsiębiorstwie, w: Sołdek J. (red):  Metody  Informatyki  Stosowanej.  Kwartalnik  Komisji  Informatyki  Polskiej  Akademii  Nauk  Oddział  w  Gdań‐ sku. Tom 11, nr 1, 2007, s. 23‐38.   [14]  Williams  W.  G.:  Uses  and  Limita ons  of  Registry  and  Academic  Databases.  Seminars  in  Thoracic  and  Car‐ diovascular Surgery: Pediatric Cardiac Surgery Annual.  Vol. 13, Issue 1, 2010, pp. 66‐70.  [15]  Zacny  B.:  Konfirmacyjna  analiza  czynnikowa  w  bada‐ niach ekonomicznych, [w:] Zeliaś A. (red.): XX Semina‐ rium  Ekonometryczne  im.  Profesora  Zbigniewa  Paw‐ łowskiego. Materiały z XXXVIII Konferencji Statystyków,  Ekonometryków i Matematyków Akademii Ekonomicz‐ nych Polski Południowej. AE w Krakowie, Kraków 2004,  s. 359‐369.  [16]  Yang T. F., Devine B., Macfarlane P. W.: Ar ficial neural  networks  for  the  diagnosis  of  atrial  fibrilla on.  Med  Biol Eng Comput. Vol. 32, 1994, pp. 615‐619.  dr n. med. Tomasz Hrapkowicz  dr n. med. Marcin Maruszewski   CompassMedica Sp. z o. o.,   ul. Karłuszowiec 9, 42‐600 Tarnowskie Góry, Poland  e‐mail: t.hrapkowicz@compassmedica.com  m.maruszewski@compassmedica.com    dr Anna Kempa  dr Krzysztof Michalik  dr Bogna Zacny  University of Economics in Katowice  Faculty of Informa cs and Communica on  ul. 1 Maja 50, 40‐287 Katowice, Poland  e‐mail: kempa@ue.katowice.pl  krzysztof.michalik@ue.katowice.pl  zacny@ue.katowice.pl  << /ASCII85EncodePages false /AllowTransparency false /AutoPositionEPSFiles true /AutoRotatePages /None /Binding /Left /CalGrayProfile (Dot Gain 20%) /CalRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CalCMYKProfile (U.S. Web Coated \050SWOP\051 v2) /sRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CannotEmbedFontPolicy /Error /CompatibilityLevel 1.4 /CompressObjects /Tags /CompressPages true /ConvertImagesToIndexed true /PassThroughJPEGImages true /CreateJobTicket false /DefaultRenderingIntent /Default /DetectBlends true /DetectCurves 0.0000 /ColorConversionStrategy /CMYK /DoThumbnails false /EmbedAllFonts true /EmbedOpenType false /ParseICCProfilesInComments true /EmbedJobOptions true /DSCReportingLevel 0 /EmitDSCWarnings false /EndPage -1 /ImageMemory 1048576 /LockDistillerParams false /MaxSubsetPct 100 /Optimize false /OPM 1 /ParseDSCComments true /ParseDSCCommentsForDocInfo true /PreserveCopyPage true /PreserveDICMYKValues true /PreserveEPSInfo true /PreserveFlatness true /PreserveHalftoneInfo false /PreserveOPIComments true /PreserveOverprintSettings true /StartPage 1 /SubsetFonts true /TransferFunctionInfo /Apply /UCRandBGInfo /Preserve /UsePrologue false /ColorSettingsFile () /AlwaysEmbed [ true ] /NeverEmbed [ true ] /AntiAliasColorImages false /CropColorImages true /ColorImageMinResolution 300 /ColorImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleColorImages true /ColorImageDownsampleType /Bicubic /ColorImageResolution 300 /ColorImageDepth -1 /ColorImageMinDownsampleDepth 1 /ColorImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeColorImages false /ColorImageFilter /DCTEncode /AutoFilterColorImages true /ColorImageAutoFilterStrategy /JPEG /ColorACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /ColorImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000ColorACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000ColorImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasGrayImages false /CropGrayImages true /GrayImageMinResolution 300 /GrayImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleGrayImages true /GrayImageDownsampleType /Bicubic /GrayImageResolution 300 /GrayImageDepth -1 /GrayImageMinDownsampleDepth 2 /GrayImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeGrayImages false /GrayImageFilter /DCTEncode /AutoFilterGrayImages true /GrayImageAutoFilterStrategy /JPEG /GrayACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /GrayImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000GrayACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000GrayImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasMonoImages false /CropMonoImages true /MonoImageMinResolution 1200 /MonoImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleMonoImages true /MonoImageDownsampleType /Bicubic /MonoImageResolution 1200 /MonoImageDepth -1 /MonoImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeMonoImages true /MonoImageFilter /CCITTFaxEncode /MonoImageDict << /K -1 >> /AllowPSXObjects false /CheckCompliance [ /None ] /PDFX1aCheck false /PDFX3Check false /PDFXCompliantPDFOnly false /PDFXNoTrimBoxError true /PDFXTrimBoxToMediaBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXSetBleedBoxToMediaBox true /PDFXBleedBoxToTrimBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXOutputIntentProfile () /PDFXOutputConditionIdentifier () /PDFXOutputCondition () /PDFXRegistryName () /PDFXTrapped /False /CreateJDFFile false /Description << /ARA /BGR /CHS /CHT /CZE /DAN /DEU /ESP /ETI /FRA /GRE /HEB /HRV (Za stvaranje Adobe PDF dokumenata najpogodnijih za visokokvalitetni ispis prije tiskanja koristite ove postavke. Stvoreni PDF dokumenti mogu se otvoriti Acrobat i Adobe Reader 5.0 i kasnijim verzijama.) /HUN /ITA /JPN /KOR /LTH /LVI /NLD (Gebruik deze instellingen om Adobe PDF-documenten te maken die zijn geoptimaliseerd voor prepress-afdrukken van hoge kwaliteit. De gemaakte PDF-documenten kunnen worden geopend met Acrobat en Adobe Reader 5.0 en hoger.) /NOR /POL /PTB /RUM /RUS /SKY /SLV /SUO /SVE /TUR /UKR /ENU (Use these settings to create Adobe PDF documents best suited for high-quality prepress printing. Created PDF documents can be opened with Acrobat and Adobe Reader 5.0 and later.) >> /Namespace [ (Adobe) (Common) (1.0) ] /OtherNamespaces [ << /AsReaderSpreads false /CropImagesToFrames true /ErrorControl /WarnAndContinue /FlattenerIgnoreSpreadOverrides false /IncludeGuidesGrids false /IncludeNonPrinting false /IncludeSlug false /Namespace [ (Adobe) (InDesign) (4.0) ] /OmitPlacedBitmaps false /OmitPlacedEPS false /OmitPlacedPDF false /SimulateOverprint /Legacy >> << /AddBleedMarks false /AddColorBars false /AddCropMarks false /AddPageInfo false /AddRegMarks false /ConvertColors /ConvertToCMYK /DestinationProfileName () /DestinationProfileSelector /DocumentCMYK /Downsample16BitImages true /FlattenerPreset << /PresetSelector /MediumResolution >> /FormElements false /GenerateStructure false /IncludeBookmarks false /IncludeHyperlinks false /IncludeInteractive false /IncludeLayers false /IncludeProfiles false /MultimediaHandling /UseObjectSettings /Namespace [ (Adobe) (CreativeSuite) (2.0) ] /PDFXOutputIntentProfileSelector /DocumentCMYK /PreserveEditing true /UntaggedCMYKHandling /LeaveUntagged /UntaggedRGBHandling /UseDocumentProfile /UseDocumentBleed false >> ] >> setdistillerparams << /HWResolution [2400 2400] /PageSize [612.000 792.000] >> setpagedevice