Modelele lingvistice știu în ce direcție diferă prevalența tulburărilor mintale în funcție de sex și exagerează diferențele Cel mai recent studiu
LLM Bias · 2026

Modelele lingvistice știu în ce direcție diferă prevalența tulburărilor mintale în funcție de sex și exagerează diferențele

Am cerut 54 de modele lingvistice, în patru limbi, să inventeze o persoană cu o tulburare mintală, de 118.800 de ori. Modelele indică direcția corectă a diferențelor dintre sexe, dar le exagerează amploarea: PD borderline este descrisă ca afectând o femeie în 99% dintre cazuri. Set de date deschis.

54
modele, 4 limbi
118,800
răspunsuri
2,4×
amplificarea raporturilor dintre sexe (log-șanse)
99%
femei pentru PD borderline (ref. ~70%)
Citiți raportul complet

Cum lucrăm

Vă arătăm cum lucrăm.

Studiem bias-ul și limitele modelelor lingvistice în context clinic, măsurăm calitatea conceptualizării de caz TCC susținute de AI, verificăm siguranța datelor pacienților și rafinăm notele de ședință și automatizarea documentației terapeutice.

Documentăm deschis fiecare pas — metodologia, datele brute, codul și concluziile sunt publicate integral. Terapeuții, cercetătorii și clinicienii pot privi în atelierul nostru și pot vedea pe ce ne bazăm deciziile de produs.

Doriți să colaborați cu noi? Luați legătura.

Bias și etică
Modele LLM în utilizare clinică
Securitate
Datele pacienților
Clinica TCC
Conceptualizare, note
Luați legătura

Publicații

Toate studiile

Rapoarte, experimente, note tehnice — toate publicate deschis.

Modelele lingvistice știu în ce direcție diferă prevalența tulburărilor mintale în funcție de sex și exagerează diferențele
LLM Bias · 2026 LLMBiasDate deschise

Modelele lingvistice știu în ce direcție diferă prevalența tulburărilor mintale în funcție de sex și exagerează diferențele

Am cerut 54 de modele lingvistice, în patru limbi, să inventeze o persoană cu o tulburare mintală, de 118.800 de ori. Modelele indică direcția corectă a diferențelor dintre sexe, dar le exagerează amploarea: PD borderline este descrisă ca afectând o femeie în 99% dintre cazuri. Set de date deschis.

Citiți raportul
Model mic, pipeline atent: reducerea decalajului față de LLM-urile de frontieră
Autoresearch · 2026 LLMEvaluationMethodology

Model mic, pipeline atent: reducerea decalajului față de LLM-urile de frontieră

O buclă de cercetare automatizată, evaluată de modele, a adus un model lingvistic cu cost redus la nivelul unei referințe de frontieră în rezumarea lungă, cu documente multiple. Observat pe rezumate pre-sesiune realizate pe baza transcrierilor a doi pacienți sintetici; evaluare exclusiv bazată pe modele.

Citiți raportul
Cum văd LLM-urile un pacient polonez?
LLM Bias · 2026 BiasLLMMethodology

Cum văd LLM-urile un pacient polonez?

O analiză experimentală a bias-ului în șase modele lingvistice la generarea unor pacienți fictivi cu patru tulburări mintale. 240 de interogări · 6 modele · 4 tulburări.

Citiți raportul
Anna Graniczna are 31 de ani, frică de abandon și nu există
Synthetic Patients · 2026 Synthetic DataSchema TherapyMethodology

Anna Graniczna are 31 de ani, frică de abandon și nu există

Cum construim pacienți sintetici pentru cercetare și testare fără a pune în pericol confidențialitatea persoanelor reale. 20 de ședințe de terapie prin scheme, o fișă de pacient deschisă și anatomia unui input bun pentru un LLM.

Citiți raportul

Therapy Support · Începeți chiar astăzi

Recuperați timp pentru dumneavoastră
și pentru Pacienți

Sunteți terapeut TCC?
Vedeți cum vă sprijină platforma în munca de zi cu zi.
Rezumate de ședință care organizează materialul clinic. Administrare care nu vă stă în cale.