Optimiert für therapeutische Gespräche mit ausgewogener Temperatur (0.5)

• Primärer Anwendungsbereich: Unterstützung im therapeutischen Dialog, Interventionsvorschläge und Therapieplanung

• Besondere Stärken: Kontextsensitive Kommunikation, adaptive Formulierung, vielseitige Anwendbarkeit

Höhere Präzision (0.3) für diagnostische Anwendungen und klinische Genauigkeit

• Primärer Anwendungsbereich: Unterstützung bei diagnostischen Überlegungen und differentialdiagnostischen Fragestellungen

• Besondere Stärken: Hohe Faktentreue, systematische Strukturierung von Informationen, evidenzbasierte Rückschlüsse

• Spezialisiert auf die automatisierte Erstellung und Strukturierung klinischer Dokumentation

• Optimiert für die Einhaltung von Dokumentationsstandards nach §630f BGB

• Spezifische Temperatureinstellung, die präzise Formatierung und rechtskonforme Dokumentation priorisiert

• Trainiert, relevante klinische Informationen aus Therapiegesprächen zu extrahieren und in strukturierte Dokumentformate zu überführen

Unsere proprietäre Retrieval-Augmented Generation (RAG) Technologie ergänzt die Basis-Sprachmodelle durch dynamische Kontextanreicherung:

• Semantische Analyse von Anfragen und therapeutischen Kontexten

• Intelligente Auswahl relevanter Fachinformationen aus unserer kuratieren Evidenzdatenbank

• Dynamische Prompt-Optimierung für klinisch präzise und evidenzbasierte Antworten

Diese Technologie ermöglicht es uns, die Stärken von Large Language Models mit strukturierten Fachinformationen zu kombinieren, um maximale klinische Relevanz und Evidenzbasierung zu gewährleisten.

Datenqualität

• Kuratierte Primärquellen (2021-2024), darunter Meta-Analysen und systematische Reviews

• Evidenzlevel mindestens 1b nach Oxford Centre for Evidence-Based Medicine (RCTs, systematische Reviews)

• Peer-reviewte Journals mit Impact Factor > 2.0 und Publikationen akkreditierter Forschungseinrichtungen

• Differenzierte Gewichtung amerikanischer und europäischer therapeutischer Ansätze

• Validierte psychometrische Messinstrumente als Basis für diagnostische Empfehlungen

Ethische Trainingsprinzipien

• Keine Verwendung realer Patientendaten im Trainingsprozess

• Synthetische klinische Fallvignetten für therapeutische Szenarien

• Kontinuierliche Überprüfung auf Verzerrungen und Fehlinformationen

• Transparente Dokumentation aller Trainingsschritte und -quellen

Wir haben mit GBERT (entwickelt von der TH Nürnberg) kollaboriert, um unsere Modelle speziell für den deutschen Beratungskontext zu optimieren. Die Integration dieses spezialisierten Modells verbessert die semantische Verarbeitung deutschsprachiger therapeutischer Kommunikation erheblich.

Kontinuierliche Weiterentwicklung und Evaluation

Unsere KI-Modelle sind keine statischen Systeme, sondern werden kontinuierlich weiterentwickelt:

Evaluationsprozess

• Regelmäßige Leistungsbewertungen anhand standardisierter klinischer Szenarien

• Direktes Feedback von praktizierenden Therapeut

  aus unserer Beta-Tester-Community

• Systematische Erfassung und Analyse von Interaktionsmustern und Modellreaktionen

• Periodische externe Audits durch unabhängige KI-Ethik-Expert

Qualitätsmerkmale

• Fachliche Genauigkeit bei psychotherapeutischen Konzepten

• Kulturelle Sensibilität in der Formulierung von Empfehlungen

• Konsistenz in der Anwendung evidenzbasierter Leitlinien

• Transparenz über Wissensquellen und Schlussfolgerungen

Transparenz und Kontrolle

Wir legen großen Wert auf vollständige Transparenz bezüglich unserer KI-Modelle:

• Detaillierte Dokumentation aller eingesetzten Modelle und ihrer spezifischen Eigenschaften

• Klare Kommunikation der Temperatureinstellungen und ihrer Auswirkungen auf die Modellausgaben

• Vollständige Compliance mit den Transparenzanforderungen des EU AI Act

• Therapeutische Kontrolle durch Modusauswahl und individuelle Konfigurationsmöglichkeiten