Språkmodeller vet åt vilket håll psykiska störningar är snedfördelade efter kön – och överdriver det Senaste studien
LLM Bias · 2026

Språkmodeller vet åt vilket håll psykiska störningar är snedfördelade efter kön – och överdriver det

Vi bad 54 språkmodeller på fyra språk att hitta på en person med en psykisk störning 118 800 gånger. De anger riktningen på könsskillnaderna korrekt och överdriver deras storlek: borderline-PD beskrivs som en kvinna 99 % av gångerna. Öppen datauppsättning.

54
modeller, 4 språk
118,800
svar
2.4×
förstärkning av könskvoter (log-odds)
99%
kvinnor vid borderline-PD (ref. ~70 %)
Läs hela rapporten

Så arbetar vi

Vi visar hur vi arbetar.

Vi studerar bias och språkmodellernas begränsningar i kliniska sammanhang, mäter kvaliteten på AI-stödd fallkonceptualisering inom KBT, granskar säkerheten kring patientdata och förfinar sessionsanteckningar och automatiseringen av terapeutisk dokumentation.

Vi dokumenterar varje steg öppet — metodik, rådata, kod och slutsatser publiceras i sin helhet. Terapeuter, forskare och kliniker kan titta in i vår verkstad och se vad vi grundar våra produktbeslut på.

Vill du samarbeta med oss? Hör av dig.

Bias och etik
Språkmodeller i klinisk användning
Säkerhet
Patientdata
KBT-klinik
Konceptualisering, anteckningar
Hör av dig

Publikationer

Alla studier

Rapporter, experiment, tekniska noteringar — allt publicerat öppet.

Språkmodeller vet åt vilket håll psykiska störningar är snedfördelade efter kön – och överdriver det
LLM Bias · 2026 LLMSnedvridningÖppna data

Språkmodeller vet åt vilket håll psykiska störningar är snedfördelade efter kön – och överdriver det

Vi bad 54 språkmodeller på fyra språk att hitta på en person med en psykisk störning 118 800 gånger. De anger riktningen på könsskillnaderna korrekt och överdriver deras storlek: borderline-PD beskrivs som en kvinna 99 % av gångerna. Öppen datauppsättning.

Läs rapporten
Liten modell, noggrant utformad pipeline: minska avståndet till frontier-LLM:er
Autoresearch · 2026 LLMEvaluationMethodology

Liten modell, noggrant utformad pipeline: minska avståndet till frontier-LLM:er

En automatiserad, modellevaluerad forskningsloop fick en lågkostnadsmodell för språk att nå samma nivå som en frontierreferens vid lång sammanfattning av flera dokument. Observerat på sammanfattningar inför sessioner, baserade på transkriptioner från två syntetiska patienter; enbart modelbaserad utvärdering.

Läs rapporten
Hur ser LLM:er en polsk patient?
LLM-bias · 2026 BiasLLMMetodik

Hur ser LLM:er en polsk patient?

En experimentell analys av bias i sex språkmodeller vid generering av fiktiva patienter med fyra psykiska störningar. 240 frågor · 6 modeller · 4 störningar.

Läs rapporten
Anna Graniczna är 31, har övergivenhetsrädsla och finns inte
Syntetiska patienter · 2026 Syntetisk dataSchematerapiMetodik

Anna Graniczna är 31, har övergivenhetsrädsla och finns inte

Hur vi bygger syntetiska patienter för forskning och testning utan att riskera integriteten hos riktiga människor. 20 sessioner schematerapi, ett öppet patientunderlag och anatomin hos en bra input till en LLM.

Läs rapporten

Therapy Support · Kom igång redan idag

Ta tillbaka tid för dig själv
och dina patienter

Är du KBT-terapeut?
Se hur plattformen stödjer ditt dagliga arbete.
Sessionssammanfattningar som ordnar det kliniska materialet. Administration som inte står i vägen.