Gudrun Stockmanns ist seit dem 01.09.2024 Vizepräsidentin Studium & Lehre. Zuvor war sie Studiendekanin am FB 03, im Leitungsteam des Cyber Management Campus und Mitgründerin des Kompetenzzentrums für Intelligente Assistenzsysteme (FAST). Als Mitglied in der Deutschen Gesellschaft für Biomedizinische Technik (DGBMT / seit 2001) war sie von 2006 bis 2021 in der Leitungsebene des Fachausschusses Biosignale und von 2013 bis 2021 im Vorstand der DGBMT aktiv.
Nach ihrem Studium der Informatik an der RWTH Aachen und der folgenden Promotion an der Universität Duisburg-Essen im FB Maschinenbau mit einem Thema im Bereich des intraoperativen Patientenmonitorings war sie zunächst als wissenschaftliche Assistentin Institut für Informationstechnik der Universität Duisburg-Essen und später als wissenschaftliche Mitarbeiterin bei der B. Braun Melsungen AG im Bereich Research und Development der Sparte Hospital Care im Bereich der Entwicklung von Algorithmen und Hardware für das Intraoperative neurophysiologische Narkosentiefenmonitoring tätig. Nach der Übernahme der Gruppenleitung im Bereich Home und Health Care am Fraunhofer-Institut IMS in Duisburg – gefördert durch das FhG-Programm „Attract“ – folgte sie dem Ruf als Professorin für Praktische Informatik an der Hochschule Niederrhein im Fachbereich Elektrotechnik und Informatik. Nach der Übernahme der Leitung der Hochschule Ruhr West als Präsidentin kehrte sie als Professorin und zunächst als kommissarische akademische Leitung der Weiterbildung und später Mitgründerin des Cyber Management Campus Mönchengladbach an die Hochschule Niederrhein zurück.
Expertise: Intraoperatives neurophysiologisches Narkosentiefenmonitoring in Kooperation zwischen UDE und Klinik für Anästhesiologie am Klinikum rechts der Isar/München (1992–2007) mit Schwerpunkten: lineare/nicht-lineare Signalverarbeitung; Kombination von Parametern zur Klassifikatorgenerierung; Aufbau Studiendatenbanken und Data Mining Methoden zur Auswahl von Signalparametern und Generierung von Indikatoren und Domänenwissen. Assistive Technologien (seit 2007): Rechner- u. KI-gestützte Assistenzsysteme in Gesundheit und Mobilität. Kombination aktueller mit neuer Technologie, Mensch-Maschine-Interaktion und Wearables. Technologiefelder: Nutzerkontexterkennung aus Sensor- bzw. Wearable-Daten, Assistenz durch Virtual/Augmented Reality (VR/AR), Komponenten für intelligente Datenbereitstellung und -vorhaltung mit Datenbrillen und projizierenden Laser-Systemen.
