ენობრივმა მოდელებმა იციან, რომელი ფსიქიკური აშლილობაა უფრო ხშირი ამა თუ იმ სქესში — და განსხვავებას აზვიადებენ უახლესი კვლევა
LLM Bias · 2026

ენობრივმა მოდელებმა იციან, რომელი ფსიქიკური აშლილობაა უფრო ხშირი ამა თუ იმ სქესში — და განსხვავებას აზვიადებენ

54 ენობრივ მოდელს ოთხ ენაზე 118,800-ჯერ ვთხოვეთ, მოეგონებინათ ფსიქიკური აშლილობის მქონე ადამიანი. ისინი სქესთა შორის განსხვავების მიმართულებას სწორად განსაზღვრავენ, მაგრამ მის სიდიდეს აზვიადებენ: მოსაზღვრე PD-ის მქონე ადამიანი პასუხების 99%-ში ქალია. ღია მონაცემთა ნაკრები.

54
მოდელი, 4 ენა
118,800
პასუხი
2.4×
სქესთა თანაფარდობის გაძლიერება (ლოგარითმული შანსები)
99%
მოსაზღვრე PD-ის შემთხვევაში ქალები (საცნობარო მაჩვენებელი ~70%)
წაიკითხეთ სრული ანგარიში

როგორ ვმუშაობთ

გაჩვენებთ, როგორ ვმუშაობთ.

ვსწავლობთ ენობრივი მოდელების მიკერძოებასა და საზღვრებს კლინიკურ კონტექსტში, ვზომავთ AI-ის მხარდაჭერით შექმნილი კბთ შემთხვევის კონცეპტუალიზაციის ხარისხს, ვამოწმებთ პაციენტის მონაცემთა უსაფრთხოებას და ვხვეწთ სესიის ჩანაწერებსა და თერაპიული დოკუმენტაციის ავტომატიზაციას.

ყოველ ნაბიჯს ღიად ვადოკუმენტირებთ — მეთოდოლოგია, ნედლი მონაცემები, კოდი და დასკვნები სრულად ქვეყნდება. თერაპევტებს, მკვლევრებსა და კლინიცისტებს შეუძლიათ ჩვენს სახელოსნოში შეიხედონ და ნახონ, რას ვეყრდნობით პროდუქტის გადაწყვეტილებებში.

გსურთ ჩვენთან მუშაობა? დაგვიკავშირდით.

მიკერძოება და ეთიკა
LLM მოდელები კლინიკურ გამოყენებაში
უსაფრთხოება
პაციენტის მონაცემები
კბთ კლინიკა
კონცეპტუალიზაცია, ჩანაწერები
დაგვიკავშირდით

პუბლიკაციები

ყველა კვლევა

ანგარიშები, ექსპერიმენტები, ტექნიკური შენიშვნები — ყველაფერი ღიად გამოქვეყნებული.

ენობრივმა მოდელებმა იციან, რომელი ფსიქიკური აშლილობაა უფრო ხშირი ამა თუ იმ სქესში — და განსხვავებას აზვიადებენ
LLM Bias · 2026 LLMმიკერძოებაღია მონაცემներ

ენობრივმა მოდელებმა იციან, რომელი ფსიქიკური აშლილობაა უფრო ხშირი ამა თუ იმ სქესში — და განსხვავებას აზვიადებენ

54 ენობრივ მოდელს ოთხ ენაზე 118,800-ჯერ ვთხოვეთ, მოეგონებინათ ფსიქიკური აშლილობის მქონე ადამიანი. ისინი სქესთა შორის განსხვავების მიმართულებას სწორად განსაზღვრავენ, მაგრამ მის სიდიდეს აზვიადებენ: მოსაზღვრე PD-ის მქონე ადამიანი პასუხების 99%-ში ქალია. ღია მონაცემთა ნაკრები.

წაიკითხეთ ანგარიში
პატარა მოდელი, ფრთხილად აგებული პაიპლაინი: მოწინავე LLM-ებთან სხვაობის შემცირება
Autoresearch · 2026 LLMEvaluationMethodology

პატარა მოდელი, ფრთხილად აგებული პაიპლაინი: მოწინავე LLM-ებთან სხვაობის შემცირება

ავტომატიზებულმა, მოდელებით შეფასებულმა კვლევითმა ციკლმა დაბალი ღირებულების ენობრივი მოდელი გრძელ, მრავალდოკუმენტიან შეჯამებაში მოწინავე საცნობარო მოდელს გაუთანაბრა. შედეგები მიღებულია ორი სინთეზური პაციენტის ტრანსკრიპტებიდან შექმნილ სესიამდელ ბრიფებზე; შეფასება მხოლოდ მოდელებზე იყო დაფუძნებული.

წაიკითხეთ ანგარიში
როგორ აღიქვამენ LLM-ები პოლონელ პაციენტს?
LLM მიკერძოება · 2026 მიკერძოებაLLMმეთოდოლოგია

როგორ აღიქვამენ LLM-ები პოლონელ პაციენტს?

ექსპერიმენტული ანალიზი მიკერძოებისა ექვს ენობრივ მოდელში გამოგონილი პაციენტების გენერირებისას ოთხი ფსიქიკური აშლილობით. 240 მოთხოვნა · 6 მოდელი · 4 აშლილობა.

წაიკითხეთ ანგარიში
ანა გრანიჩნა 31 წლისაა, ტოვების შიში აქვს და რეალურად არ არსებობს
სინთეზური პაციენტები · 2026 სინთეზური მონაცემებისქემა-თერაპიამეთოდოლოგია

ანა გრანიჩნა 31 წლისაა, ტოვების შიში აქვს და რეალურად არ არსებობს

როგორ ვქმნით სინთეზურ პაციენტებს კვლევისა და ტესტირებისთვის რეალური ადამიანების პირადულობის რისკის გარეშე. სქემა-თერაპიის 20 სესია, პაციენტის ღია ფურცელი და LLM-სთვის კარგი შენატანის ანატომია.

წაიკითხეთ ანგარიში

Therapy Support · დაიწყეთ დღესვე

დაიბრუნეთ დრო საკუთარი თავისთვის
და თქვენი პაციენტებისთვის

ხართ კბთ თერაპევტი?
ნახეთ, როგორ უჭერს მხარს პლატფორმა თქვენს ყოველდღიურ სამუშაოს.
სესიის შეჯამებები, რომლებიც კლინიკურ მასალას აწესრიგებს. ადმინისტრირება, რომელიც ხელს არ გიშლით.