ChatGPT pokušava razumjeti pacijenta. Što zaista može - a što ne može - u KBT konceptualizaciji slučaja
Konceptualizacija slučaja srce je posla KBT terapeuta. To je trenutak u kojem terapeut prestaje prikupljati činjenice i počinje razumijevati - zašto ovaj pacijent, u ovoj situaciji, reagira upravo ovako. Riječ je o procesu koji zahtijeva i teorijsko znanje i kliničku intuiciju izgrađenu godinama.
Može li umjetna inteligencija pomoći u tome?
Istraživači sa Sveučilišta Sigmund Freud u Milanu odlučili su to provjeriti. Njihov rad, objavljen 2026. u časopisu Cyberpsychology: Journal of Psychosocial Research on Cyberspace, jedno je od prvih istraživanja koje analizira sposobnosti ChatGPT-a-4 izravno u kontekstu konceptualizacije slučaja - ne u psihoterapiji općenito, već u ovom najzahtjevnijem, najkliničkijem aspektu terapijskog rada.
Što je i kako istraženo
Autori (Buattini, Barjami, Paponetti i sur.) primijenili su LIBET model konceptualizacije - alat kognitivne terapije koji strukturira razumijevanje pacijenta kroz dva ključna konstrukta: životne teme (duboka uvjerenja i emocionalni obrasci) i polu-adaptivne planove (strategije koje je pacijent razvio za nošenje s poteškoćama - ne nužno učinkovite, ali naizgled logične).
Deset sudionika prošlo je kroz polustrukturirane intervjue. Transkripti su anonimizirani i dostavljeni ChatGPT-u-4 s detaljnim uputama o LIBET modelu. Rezultati su podvrgnuti refleksivnoj tematskoj analizi - kvalitativnoj metodi koja obuhvaća i snage sustava i ponavljajuće pogreške.
Što je umjetna inteligencija napravila dobro
Rezultati nisu jednoznačni - i upravo to ih čini vrijednima. ChatGPT-4 pokazao je nekoliko stvarnih prednosti.
Dosljedna struktura i organizacija materijala. Sustav je dosljedno organizirao informacije iz intervjua, primjenjivao ispravnu LIBET terminologiju i generirao odgovore u jasnom, logičnom rasporedu. Za terapeuta koji sjeda pisati bilješke nakon dugog dana sesija, takva strukturna pomoć ima stvarnu vrijednost.
Rasuđivanje utemeljeno na hipotezama uz oprezan jezik. ChatGPT nije proglašavao - predlagao je. Formulirao je hipoteze, koristio uvjetni jezik i isticao neizvjesnost. Ovo je važno: sustav se ponašao u skladu s onim kako bi dobra KBT konceptualizacija trebala izgledati - kao prijedlog za provjeru, a ne dijagnoza.
Djelomično reproduciranje LIBET logike. Model je prepoznavao i primjenjivao teorijske konstrukte, sugerirajući da uz pravilno osmišljene upute umjetna inteligencija može djelovati unutar specifičnog terapijskog pristupa - ne samo kao generički generator teksta.
Gdje je umjetna inteligencija posrnula
Istraživanje je iskreno u opisivanju ograničenja - i to je njegova najveća vrijednost za KBT praktičare.
Zamjenjivanje strategija s ranjivostima. Najčešća pogreška bila je da sustav miješa polu-adaptivne planove (strategije suočavanja) sa životnim temama (dubljim emocionalnim obrascima). Ovo je upravo vrsta pogreške koja u stvarnoj terapiji može dovesti do rada na preplitkoj razini - onu koju iskusan terapeut intuitivno prepoznaje, ali umjetna inteligencija - još ne.
Poteškoće s relacijskom apstrakcijom. Životne teme konstrukti su koji zahtijevaju razumijevanje konteksta, povijesti i dvosmislenosti. ChatGPT je značajno bolje funkcionirao s onim što je konkretno i strukturirano, nego s onim što je dublje i relacijskije.
Interpretacija bez provjere. Sustav je ponekad generirao interpretacije koje su zvučale uvjerljivo, ali nisu bile utemeljene na sadržaju intervjua. Ovaj fenomen, poznat kao halucinacija, dobiva posebnu težinu u kliničkom kontekstu.
Što ovo znači za terapijsku praksu
Autori formuliraju oprezan, ali specifičan zaključak: ChatGPT može biti koristan alat za refleksiju - osobito u superviziji i edukaciji - ali nije spreman za samostalnu upotrebu u kliničkom rasuđivanju i donošenju odluka.
Ovo je važna razlika. Nije riječ o tome da umjetna inteligencija nije prikladna za KBT. No umjetna inteligencija može pomoći u organiziranju materijala, generiranju hipoteza za provjeru i strukturiranju bilješki - pod uvjetom da terapeut provjerava svaki korak.
Za KBT terapeute koji rade s konceptualizacijom, ovo je praktično pitanje: koliko vam vremena treba samo za strukturiranje materijala prikupljenog iz intervjua i naknadnih sesija? Koliko je od toga mehanički posao - organiziranje, imenovanje, uklapanje u okvir - a koliko je stvarno kliničko rasuđivanje?
Perspektiva Therapy Support
U Therapy Support gradimo alat koji se bavi upravo ovim pitanjem. Ne zamjenjujemo kliničko rasuđivanje terapeuta. Podupiremo dio posla koji je mehanički, ali bitan: izdvajanje informacija iz transkripta, strukturiranje bilješki, organiziranje materijala prema KBT logici - kao prijedloge za provjeru terapeuta.
Studija Buattinija i sur. potvrđuje da je ta granica - između organiziranja materijala i kliničke interpretacije - stvarna i smislena. AI sustav vrijedno može djelovati na prvoj strani. Klinička odluka uvijek pripada terapeutu.
Sažetak
Ovo je prvo istraživanje ove vrste koje postavlja tako specifično pitanje: može li umjetna inteligencija obaviti konceptualizaciju slučaja u KBT-u? Odgovor je: djelomično da, ali uz značajne ograde. Prednosti - struktura, jezik hipoteza, terminologija - obećavaju. Slabosti - poteškoće s apstrakcijom i rizik pogrešne interpretacije - podsjećaju da nadzor terapeuta ostaje nužan.
Za KBT praktičare vrijedi pratiti ovu liniju istraživanja. Ne da bi konceptualizaciju povjerili stroju - već da bi znali gdje umjetna inteligencija istinski može olakšati teret, a gdje joj se ne smije vjerovati bez provjere.
Izvor: Buattini M., Barjami D., Paponetti L., Torres D., Borlimi R., Caselli G. Evaluating strengths, limitations, and future directions of ChatGPT in psychological analysis within case conceptualization: A qualitative analysis. Cyberpsychology: Journal of Psychosocial Research on Cyberspace, Vol. 20, No. 1, 2026. DOI: 10.5817/CP2026-1-4
Therapy Support je alat koji podupire dokumentaciju i organizaciju rada KBT psihoterapeuta. Svi prijedlozi koje generira sustav polazni su materijal za provjeru i odlučivanje terapeuta.