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AuszeichnungenForschung09.12.2025· 2 Min. Lesezeit

inContAlert Publikation erhält Auszeichnung zum besten Paper des EJIS 2024

Das inContAlert-Forschungspapier „Designing a wearable IoT-based bladder level monitoring system for neurogenic bladder patients“ ist als bester Beitrag des Jahrgangs 2024 im European Journal of Information Systems (EJIS) ausgezeichnet worden. Verbunden mit der Auszeichnung ist die Verleihung der Stafford Beer Medal der britischen OR Society für das Autorenteam, bestehend aus Dr. Claudius Jonas, Dr. Jannik Lockl, Prof. Dr. Maximilian Röglinger und Dr. Robin Weidlich.

Das EJIS zählt zum Senior Scholars' Basket of Eight, der Auswahl der acht führenden Fachzeitschriften der Wirtschaftsinformatik. Die Stafford Beer Medal wird dort jährlich für den herausragendsten Beitrag zu Philosophie, Theorie oder Praxis der Informationssysteme vergeben. Namensgeber ist der Kybernetiker Stafford Beer, von 1970 bis 1971 Präsident der OR Society.

Die Co-Autoren Dr. Robin Weidlich und Dr. Claudius Jonas bei der Preisverleihung (v.l.n.r.)
Die Co-Autoren Dr. Robin Weidlich und Dr. Claudius Jonas bei der Preisverleihung (v.l.n.r.)© The OR Society

Die Studie entwickelt und evaluiert ein tragbares, auf dem Internet of Things basierendes System, das den Blasenfüllstand nicht-invasiv und in Echtzeit erfasst. Der Prototyp schätzt den Füllstand zuverlässig ein und überträgt die Daten sicher an eine mobile Anwendung. Damit belegt die Arbeit die technische Machbarkeit und das nutzerzentrierte Design eines vernetzten Wearables für das Blasenmanagement und bereitet den Weg für eine personalisierte, urologische Versorgung in Echtzeit.

Die Jury würdigte die Arbeit als herausragendes Beispiel dafür, wie die Wirtschaftsinformatik ein reales Problem aufgreift und eine Lösung liefert, die Gesundheit und Wohlbefinden von Patientinnen und Patienten unmittelbar verbessern kann. Sie sieht darin eine Grundlage für künftige tragbare IoT-Systeme zur Erfassung physiologischer Parameter.

Die Arbeit ist in Zusammenarbeit von inContAlert mit dem FIM Forschungsinstitut für Informationsmanagement und der Universität Bayreuth entstanden. Die vollständige Veröffentlichung lesen Sie hier: https://doi.org/10.1080/0960085X.2023.2283173

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