[{"data":1,"prerenderedAt":761},["ShallowReactive",2],{"blog-blog_ru-cbt-chatbots-research":3,"alternates-cbt-chatbots-research-ru":745},{"id":4,"title":5,"author":6,"body":7,"category":723,"date":724,"description":725,"draft":726,"extension":727,"healthTopics":728,"image":732,"meta":733,"navigation":734,"path":735,"readingTime":736,"reviewedBy":732,"seo":737,"stem":738,"tags":739,"updatedDate":743,"__hash__":744},"blog_ru\u002Fblog\u002Fcbt-chatbots-research.md","Пять КПТ-чатботов, пять дизайн-решений: как исследования 2024–2025 картируют поле","Nearby",{"type":8,"value":9,"toc":702},"minimark",[10,19,37,42,45,48,55,59,66,77,87,93,97,104,109,123,139,143,158,163,173,183,187,194,199,205,224,228,239,244,249,270,277,281,408,412,415,447,451,454,480,491,495,500,507,511,518,522,525,529,532,536,542,545,550,561,571,580,586,595,604,614,617,632,641,650,660,670,684,693],[11,12,13,14,18],"p",{},"Пять специализированных КПТ-чатботов прошли клиническую оценку в 2024–2025, и каждый привязан к своей технике: SuDoSys на протоколе ВОЗ PM+ (Chen et al., 2024), система когнитивной реструктуризации (Wang et al., 2025), Socrates 2.0 для когнитивной переоценки (Held et al., 2025), чатбот поведенческой активации для молодых взрослых (Kuhlmeier et al., 2025) и система проблем-фокусированной терапии на GPT-4 (Mo et al., 2025). Все пять достигают высокой верности протоколу. Они резко различаются по ",[15,16,17],"strong",{},"дизайн-решению относительно директивности ЛЛМ"," — той самой оси, которая определяет, остаётся ли система безопасно внутри КПТ или дрейфует в директивный совет. Эта статья сопоставляет каждую систему с её дизайн-решением и обнажённым ею режимом отказа.",[11,20,21,22,27,28,32,33,36],{},"Сводные размеры эффекта по ИИ-чатботам в ментальном здоровье (Hedges' g = 0,64 для депрессии, 2,4× преимущество генеративных моделей над скриптовыми) мы разобрали в ",[23,24,26],"a",{"href":25},"\u002Fru\u002Fblog\u002Fai-chatbot-therapy-meta-analysis","мета-анализе Li et al. 2023"," и ",[23,29,31],{"href":30},"\u002Fru\u002Fblog\u002Frule-based-vs-llm-chatbot-depression","сравнении ЛЛМ против скриптовых чатботов Du et al. 2025",". Здесь мы фокусируемся на ",[15,34,35],{},"по-системной клинической оценке",", появившейся в 2024–2025.",[38,39,41],"h2",{"id":40},"почему-кпт-техника-которая-поддаётся-автоматизации","Почему КПТ — техника, которая поддаётся автоматизации",[11,43,44],{},"КПТ раскладывается на операционализированные блоки: оценка проблемы, психообразование, набор техник (когнитивная реструктуризация, поведенческая активация, экспозиция, поведенческие эксперименты, сократический диалог), мониторинг изменений и профилактика рецидивов. У каждой техники есть скрипт: иерархия избегаемых ситуаций, формат записи автоматических мыслей, шкалы оценки настроения.",[11,46,47],{},"Эта структура — то, чего лишён «ChatGPT общего назначения», и что критично для безопасной автоматизации. Систематический обзор Karki et al. (2025) показывает, что чатботы и ЛЛМ предлагают сопоставимую с людьми эмпатию и круглосуточную доступность, но требуют интеграции в stepped care, чтобы быть безопасными.",[11,49,50,51,54],{},"Поэтому волна 2024–2025 — это не «ещё один генеративный компаньон». Это гибрид: структурированный протокол КПТ с ЛЛМ, генерирующей естественно-языковые ответы внутри рельсов протокола. Интересный вопрос — ",[15,52,53],{},"как именно каждая система реализует рельсы"," — и именно это разделяет пять.",[38,56,58],{"id":57},"система-1-sudosys-стадийная-архитектура-на-протоколе-воз","Система 1 — SuDoSys: стадийная архитектура на протоколе ВОЗ",[11,60,61,62,65],{},"Chen et al. (2024) представили ",[15,63,64],{},"SuDoSys"," — ЛЛМ-чатбот, ведущий разговор по протоколу ВОЗ Problem Management Plus (PM+) — краткой 5-сессионной интервенции, разработанной для условий дефицита специалистов.",[11,67,68,71,72,76],{},[15,69,70],{},"Дизайн-решение:"," рельс с самой низкой директивностью. Чатбот удерживает текущую стадию работы (контрактинг → оценка проблемы → психообразование → техники регуляции → планирование изменений → консолидация) и отказывается двигаться дальше, пока не выполнены критерии выхода из стадии. ЛЛМ генерирует естественные ответы ",[73,74,75],"em",{},"внутри"," стадии; протокол управляет переходами.",[11,78,79,82,83,86],{},[15,80,81],{},"Что это решает:"," «ChatGPT общего назначения» теряет терапевтическое направление в эмоционально насыщенные моменты — поломку, качественно задокументированную Song et al. (2024) в ",[73,84,85],{},"Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction"," (Q1). Стадийная архитектура делает эту поломку структурно невозможной: модель не может дрейфовать, потому что переходы ей не принадлежат.",[11,88,89,92],{},[15,90,91],{},"Почему это важно для безопасности:"," SuDoSys доставляет уже валидированный протокол (у PM+ есть опубликованные RCT-данные о эффективности при депрессии и тревоге в нескольких странах), а не изобретённый ЛЛМ. Чатбот — оболочка для доставки уже существующей интервенции. Это принципиально меньшая поверхность валидации, чем «оценивать терапию ИИ» с нуля.",[38,94,96],{"id":95},"система-2-чатбот-когнитивной-реструктуризации-где-протекает-директивность","Система 2 — Чатбот когнитивной реструктуризации: где протекает директивность",[11,98,99,100,103],{},"Wang et al. (2025) оценили ЛЛМ-чатбот для ",[15,101,102],{},"когнитивной реструктуризации"," — центральной техники КПТ, в которой клиент учится распознавать и проверять автоматические дисфункциональные мысли. Эксперты-психологи оценивали клиническое качество работы системы.",[11,105,106,108],{},[15,107,70],{}," более высокий бюджет директивности, чем у SuDoSys. Чатботу разрешено генерировать запросы, прощупывающие конкретные когнитивные искажения.",[11,110,111,114,115,118,119,122],{},[15,112,113],{},"Режим отказа, обнажённый исследованием:"," модель дрейфует от ",[15,116,117],{},"исследовательских вопросов"," («какие аргументы есть за и против этой мысли?») в ",[15,120,121],{},"директивный совет"," («лучше подумай об этом так»). Это нарушает один из фундаментальных принципов КПТ — собственное открытие клиентом альтернативных интерпретаций является активным ингредиентом, а не правильным ответом, доставленным терапевтом сверху.",[11,124,125,128,129,133,134,138],{},[15,126,127],{},"Урок:"," качество КПТ-чатбота задаётся не объёмом знаний модели, а тем, насколько умело протокол душит её директивность в нужных местах. Та же проблема разобрана в prompt-engineering-фреймворке Boit & Patil (",[23,130,132],{"href":131},"\u002Fru\u002Fblog\u002Fprompt-engineering-mental-health-chatbot","разбор prompt engineering для чатботов ментального здоровья",") и архитектурно в ",[23,135,137],{"href":136},"\u002Fru\u002Fblog\u002Fmind-safe-framework-for-clinics","MIND-SAFE",".",[38,140,142],{"id":141},"система-3-socrates-20-самая-сложная-для-автоматизации-техника","Система 3 — Socrates 2.0: самая сложная для автоматизации техника",[11,144,145,146,149,150,153,154,157],{},"Held et al. (2025) в ",[73,147,148],{},"JMIR Mental Health"," опубликовали смешанно-методологическое feasibility-исследование ",[15,151,152],{},"Socrates 2.0"," — ИИ-системы для ",[15,155,156],{},"когнитивной переоценки"," через сократический диалог. Сократический диалог — техника, в которой терапевт через последовательность открытых вопросов помогает клиенту самостоятельно прийти к более сбалансированной интерпретации, а не получить «правильный ответ» извне.",[11,159,160,162],{},[15,161,70],{}," рельс исследовательской стойки, явно встроенный в промпт. Задавать уточняющие вопросы, прощупывать интерпретации, удерживать фокус на цели сессии — не давая ответа.",[11,164,165,168,169,172],{},[15,166,167],{},"Что сработало:"," современные ЛЛМ ",[73,170,171],{},"могут"," удерживать сократический диалог в формате, близком к терапевтическому, и сохраняют фокус на цели в течение сессии.",[11,174,175,178,179,182],{},[15,176,177],{},"Где сломалось:"," в сложных случаях когнитивных искажений модель дрейфовала в советы и теряла исследовательскую стойку — тот же режим отказа, что Wang et al. (2025) пометили для когнитивной реструктуризации. Два независимых дизайна, сходящихся к одной границе, делают это ",[15,180,181],{},"не специфичной для Socrates 2.0 границей, а универсальным пределом КПТ-чатботов",": сегодняшние ЛЛМ могут доставлять когнитивные техники умеренной сложности, но нуждаются в защитном ограждении исследовательской стойки для работы со сложными случаями.",[38,184,186],{"id":185},"система-4-чатбот-поведенческой-активации-для-молодых-взрослых","Система 4 — Чатбот поведенческой активации для молодых взрослых",[11,188,189,190,193],{},"Kuhlmeier et al. (2025) разработали ЛЛМ-чатбот для ",[15,191,192],{},"поведенческой активации"," (BA) у молодых взрослых с депрессией и оценили его с искусственными пользователями (клиент-симуляторами) и клиническими экспертами. BA — самая доказательная техника КПТ при депрессии: вместо работы с мыслями клиент постепенно увеличивает число активностей, привязанных к ценностям и удовольствию, разрывая депрессивный круг.",[11,195,196,198],{},[15,197,70],{}," жёсткие рельсы верности протоколу. Проводить структуру сессии BA, выдавать корректную домашку, мониторить прогресс.",[11,200,201,204],{},[15,202,203],{},"Что подтвердила оценка:"," ЛЛМ-чатботы могут выполнять протокол КПТ с высокой верностью — следуют структуре сессии, выдают корректную домашку, отслеживают прогресс по шкалам.",[11,206,207,210,211,214,215,218,219,223],{},[15,208,209],{},"Открытый фронтир:"," ",[15,212,213],{},"устойчивое клиническое рассуждение"," — реагирование на нетипичные ответы клиента, распознавание скрытых рисков, динамическая адаптация интенсивности. Это та же граница «роль 1 vs. роль 3», которая всплывает в каждом исследовании чатботов: доставка протокола решена; клиническое суждение — нет. Смежные дизайны, такие как CaiTI (Nie et al., 2024, ",[73,216,217],{},"ACM Transactions on Computing for Healthcare",", Q1, 35 цитирований) — ЛЛМ-«терапевт», доставляемый через бытовые умные устройства, — толкают к ",[23,220,222],{"href":221},"\u002Fru\u002Fblog\u002Fjust-in-time-interventions-ai-crisis","just-in-time КПТ-интервенции в правильный момент",", что поднимает планку ещё выше.",[38,225,227],{"id":226},"система-5-pst-чатбот-на-gpt-4","Система 5 — PST-чатбот на GPT-4",[11,229,230,231,234,235,238],{},"Mo et al. (2025) в ",[73,232,233],{},"Frontiers in Digital Health"," представили ",[15,236,237],{},"PST-чатбот на GPT-4"," для самопомощи у молодых взрослых. Problem Solving Therapy (PST) — краткий подход, производный от КПТ: определение проблемы → генерация альтернатив → оценка и выбор → планирование реализации → разбор результата.",[11,240,241,243],{},[15,242,70],{}," ЛЛМ владеет большей частью поверхности диалога, потому что протокол настолько жёстко пошаговый, что сам по себе ограничивает дрейф.",[11,245,246],{},[15,247,248],{},"Почему PST уникально хорошо подходит чатботу:",[250,251,252,260,267],"ul",{},[253,254,255,256,259],"li",{},"Протокол ",[15,257,258],{},"строго пошаговый"," и легко удерживается внутри диалога — почти нет места модели уйти в сторону.",[253,261,262,263,266],{},"Он работает с ",[15,264,265],{},"текущими жизненными задачами",", не с глубокой реструктуризацией убеждений — что снижает требования к «терапевтической интуиции» системы.",[253,268,269],{},"Чатбот помогает структурировать мышление пользователя, не претендуя на роль глубинного терапевта.",[11,271,272,273,276],{},"Это делает PST полезной верхней границей того, чем может владеть ЛЛМ. Когда протокол ",[73,274,275],{},"настолько"," хорошо ограничен, чатбот на безопасной территории; когда нет (когнитивная реструктуризация, сократическая переоценка) — ЛЛМ нужен внешний рельс.",[38,278,280],{"id":279},"пять-систем-пять-рельсов-side-by-side","Пять систем = пять рельсов. Side-by-side",[282,283,284,306],"table",{},[285,286,287],"thead",{},[288,289,290,294,297,300,303],"tr",{},[291,292,293],"th",{},"Система",[291,295,296],{},"Техника",[291,298,299],{},"Дизайн-решение",[291,301,302],{},"Что сработало",[291,304,305],{},"Режим отказа",[307,308,309,329,349,368,388],"tbody",{},[288,310,311,317,320,323,326],{},[312,313,314,316],"td",{},[15,315,64],{}," (Chen 2024)",[312,318,319],{},"Протокол ВОЗ PM+",[312,321,322],{},"Stage-gates управляют переходами; ЛЛМ только внутри стадии",[312,324,325],{},"Не может дрейфовать; доставляет предварительно валидированную интервенцию ВОЗ",[312,327,328],{},"Ограничен рамками 5-сессионного PM+",[288,330,331,337,340,343,346],{},[312,332,333,336],{},[15,334,335],{},"Когнитивная реструктуризация"," (Wang 2025)",[312,338,339],{},"Реструктуризация",[312,341,342],{},"Более высокий бюджет директивности",[312,344,345],{},"Эмпатическая валидация, удержание протокола",[312,347,348],{},"Дрейф в директивный совет — нарушает «собственное открытие клиента»",[288,350,351,356,359,362,365],{},[312,352,353,355],{},[15,354,152],{}," (Held 2025)",[312,357,358],{},"Когнитивная переоценка",[312,360,361],{},"Рельс исследовательской стойки в промпте",[312,363,364],{},"Удерживает сократический диалог на умеренной сложности",[312,366,367],{},"Дрейфует в советы в сложных когнитивных искажениях",[288,369,370,376,379,382,385],{},[312,371,372,375],{},[15,373,374],{},"BA-чатбот"," (Kuhlmeier 2025)",[312,377,378],{},"Поведенческая активация",[312,380,381],{},"Жёсткие рельсы верности протоколу",[312,383,384],{},"Высокая верность структуре сессии BA",[312,386,387],{},"Нетипичные ответы клиента; распознавание риска",[288,389,390,396,399,402,405],{},[312,391,392,395],{},[15,393,394],{},"PST-чатбот"," (Mo 2025)",[312,397,398],{},"Проблем-фокусированная терапия",[312,400,401],{},"Внутренне пошаговая структура ограничивает дрейф",[312,403,404],{},"ЛЛМ безопасно владеет большей частью диалога",[312,406,407],{},"Ограничен работой с текущей задачей, не с глубиной",[38,409,411],{"id":410},"пределы-общие-для-всех-пяти-систем","Пределы, общие для всех пяти систем",[11,413,414],{},"В пяти системах всплывают одни и те же зоны риска:",[416,417,418,424,430,441],"ol",{},[253,419,420,423],{},[15,421,422],{},"Дрейф в директивность — центральный режим отказа КПТ-чатбота."," Две из пяти систем (Wang 2025; Held 2025) независимо показали утечку модели в директивный совет там, где КПТ призывает к совместному исследованию. Дизайн рельса — это и есть вопрос безопасности.",[253,425,426,429],{},[15,427,428],{},"Неоднородная эмпатия по подгруппам."," Эмпатия ЛЛМ варьируется между группами пациентов (Gabriel et al., 2024). Без сбалансированных корпусов и защитных ограждений пользователи из недопредставленных групп получают ответы более низкого качества.",[253,431,432,435,436,440],{},[15,433,434],{},"Обработка кризиса без отдельных защитных ограждений создаёт вред."," Меньше половины систем в обзоре Li et al. (2023) вообще сообщали о мерах безопасности. ЛЛМ общего назначения, развёрнутые без специальных механизмов, ",[23,437,439],{"href":438},"\u002Fru\u002Fblog\u002Fai-guardrails-mental-health","создают задокументированный вред"," (De Choudhury et al., 2023).",[253,442,443,446],{},[15,444,445],{},"Поверхность валидации мала — пять техник, пять систем."," Данные 2024–2025 показывают, что работает для когнитивной реструктуризации, сократической переоценки, BA, PST и протокола ВОЗ. Они пока не покрывают экспозиционную терапию, поведенческие эксперименты при ОКР или техники третьей волны (ACT, навыки DBT).",[38,448,450],{"id":449},"к-чему-сходятся-пять-систем","К чему сходятся пять систем",[11,452,453],{},"Связная дизайн-спецификация клинически применимого КПТ-чатбота читается так:",[250,455,456,462,468,474],{},[253,457,458,461],{},[15,459,460],{},"Stage-gates, а не переходы во владении ЛЛМ."," Для протоколов с чётко определённой структурой сессии (BA, PM+, PST) выбирайте стадийную архитектуру в стиле SuDoSys.",[253,463,464,467],{},[15,465,466],{},"Рельс исследовательской стойки в промпте."," Для техник, где ЛЛМ позволено генерировать диалог внутри стадии (реструктуризация, сократический), рельс должен душить директивность — и даже тогда он ломается на сложных когнитивных искажениях, поэтому эскалируйте.",[253,469,470,473],{},[15,471,472],{},"Отдельная поверхность безопасности."," Распознавание кризиса и handoff не могут быть разделом промпта; это должен быть независимый слой. EmoAgent (Qiu et al., 2025) и фреймворк MIND-SAFE демонстрируют архитектуру.",[253,475,476,479],{},[15,477,478],{},"Ограниченный охват."," Лёгкие и умеренные симптомы, не острый кризис или сложная коморбидность. Протокол должен явно сигнализировать пользователю о границе.",[11,481,482,483,487,488,138],{},"Nearby реализует эту спецификацию: КПТ-протоколы с ",[23,484,486],{"href":485},"\u002Fru\u002Fblog\u002Fmulti-agent-ai-therapist-vs-chatbot","мультиагентной архитектурой",", отделяющей доставку техники от безопасности, структурированный профайлинг, снижающий давление директивности, и явная эскалация к клиницисту вне охвата протокола. Интересная работа в этом пространстве на следующие 12 месяцев — не «более мощные базовые модели». Это ",[15,489,490],{},"лучшие рельсы",[38,492,494],{"id":493},"часто-задаваемые-вопросы","Часто задаваемые вопросы",[496,497,499],"h3",{"id":498},"на-какое-дизайн-решение-указывает-литература-по-оценке-кпт-чатботов","На какое дизайн-решение указывает литература по оценке КПТ-чатботов?",[11,501,502,503,506],{},"На ",[15,504,505],{},"стадийную архитектуру",", в которой протокол владеет переходами между фазами, а ЛЛМ только генерирует внутри фазы. SuDoSys (Chen et al., 2024) на протоколе ВОЗ PM+ — самый чистый пример: контрактинг → оценка → психообразование → регуляция → планирование → консолидация, причём модель не может продвинуться, пока не выполнены критерии выхода. PST-чатбот Mo et al. (2025) достигает похожего профиля безопасности, потому что PST настолько жёстко пошаговый, что структура внутренне ограничивает дрейф.",[496,508,510],{"id":509},"почему-дрейф-в-директивность-имеет-клиническое-значение","Почему дрейф в директивность имеет клиническое значение?",[11,512,513,514,517],{},"КПТ опирается на ",[15,515,516],{},"совместное исследование",": клиент открывает альтернативные интерпретации через направляемые вопросы, а не получая «правильный ответ» терапевта. Две из пяти оценок 2024–2025 (Wang 2025; Held 2025) показали утечку ЛЛМ в директивный совет в сложных случаях. Это разрушает терапевтический контакт и снижает чувство авторства клиента над изменением — активный ингредиент когнитивных техник.",[496,519,521],{"id":520},"какие-техники-кпт-реально-клинически-оценены-в-20242025","Какие техники КПТ реально клинически оценены в 2024–2025?",[11,523,524],{},"Пять: структурированный диалог по протоколу ВОЗ PM+ (SuDoSys, Chen et al., 2024), когнитивная реструктуризация (Wang et al., 2025), сократическая переоценка (Socrates 2.0, Held et al., 2025), поведенческая активация у молодых взрослых (Kuhlmeier et al., 2025) и проблем-фокусированная терапия на GPT-4 (Mo et al., 2025). Экспозиционная терапия, поведенческие эксперименты при ОКР и техники третьей волны (ACT, навыки DBT) пока не покрыты.",[496,526,528],{"id":527},"где-ломается-каждая-система-и-что-это-говорит","Где ломается каждая система — и что это говорит?",[11,530,531],{},"SuDoSys ломается только на охвате (привязан к PM+). Чатбот когнитивной реструктуризации Wang и Socrates 2.0 ломаются на одном и том же режиме отказа — дрейф в советы в сложных когнитивных искажениях — что делает это универсальным пределом сегодняшних ЛЛМ, а не багом отдельной системы. BA-чатбот Kuhlmeier имеет самый чистый профиль верности, но обнажает границу роли 3: доставка протокола решена, устойчивое клиническое рассуждение — нет. PST-чатбот Mo — верхняя граница того, чем модель может безопасно владеть, когда протокол жёстко пошаговый.",[496,533,535],{"id":534},"безопасен-ли-кпт-чатбот-без-явного-safety-слоя","Безопасен ли КПТ-чатбот без явного safety-слоя?",[11,537,538,539,541],{},"Нет. Меньше половины чатботов в обзоре Li et al. (2023) сообщали о каких-либо механизмах безопасности. ЛЛМ общего назначения, развёрнутые без отдельных защитных ограждений, ",[23,540,439],{"href":438}," (De Choudhury et al., 2023). Распознавание кризиса и handoff должны быть независимым слоем — а не разделом промпта.",[543,544],"hr",{},[11,546,547],{},[15,548,549],{},"Источники",[11,551,552,553,555,556],{},"Boit, S., & Patil, R. (2025). A prompt engineering framework for large language model–based mental health chatbots: Conceptual framework. ",[73,554,148],{},". ",[23,557,558],{"href":558,"rel":559},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.2196\u002F75078",[560],"nofollow",[11,562,563,564,555,567],{},"Chen, Y., Zhang, X., Wang, J., Xie, X., Yan, N., Chen, H., & Wang, L. (2024). Structured dialogue system for mental health: An LLM chatbot leveraging the PM+ guidelines. ",[73,565,566],{},"ArXiv",[23,568,569],{"href":569,"rel":570},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.48550\u002Farxiv.2411.10681",[560],[11,572,573,574,555,576],{},"De Choudhury, M., Pendse, S. R., & Kumar, N. (2023). Benefits and harms of large language models in digital mental health. ",[73,575,566],{},[23,577,578],{"href":578,"rel":579},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.48550\u002Farxiv.2311.14693",[560],[11,581,582,583,138],{},"Du, Q., Ren, Y., Meng, Z., He, H., & Meng, S. (2025). The efficacy of rule-based versus large language model–based chatbots in alleviating symptoms of depression and anxiety: Systematic review and meta-analysis. ",[73,584,585],{},"Journal of Medical Internet Research",[11,587,588,589,555,591],{},"Gabriel, S., Puri, I., Xu, X., Malgaroli, M., & Ghassemi, M. (2024). Can AI relate: Testing large language model response for mental health support. ",[73,590,566],{},[23,592,593],{"href":593,"rel":594},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.48550\u002Farxiv.2405.12021",[560],[11,596,597,598,555,600],{},"Held, P. et al. (2025). AI-facilitated cognitive reappraisal via Socrates 2.0: Mixed methods feasibility study. ",[73,599,148],{},[23,601,602],{"href":602,"rel":603},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.2196\u002F80461",[560],[11,605,606,607,555,610],{},"Karki, A., Kamble, C., Chavan, R., & Chapke, N. (2025). Mental health meets machine learning: The rise of chatbots and LLMs in therapy. ",[73,608,609],{},"International Journal for Research Trends and Innovation",[23,611,612],{"href":612,"rel":613},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.56975\u002Fijrti.v10i5.203281",[560],[11,615,616],{},"Kuhlmeier, F., Hanschmann, L., Rabe, M., Luettke, S., Brakemeier, E.-L., & Maedche, A. (2025). Designing an LLM-based behavioral activation chatbot for young people with depression: Insights from an evaluation with artificial users and clinical experts.",[11,618,619,620,623,624,627,628],{},"Li, H., Zhang, R., Lee, Y.-C., Kraut, R. E., & Mohr, D. C. (2023). Systematic review and meta-analysis of AI-based conversational agents for promoting mental health and well-being. ",[73,621,622],{},"NPJ Digital Medicine",", ",[73,625,626],{},"6","(1), 236. ",[23,629,630],{"href":630,"rel":631},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1038\u002Fs41746-023-00979-5",[560],[11,633,634,635,555,637],{},"Mo, F. et al. (2025). Self-help psychological intervention for young individuals: PST chatbot using GPT-4. ",[73,636,233],{},[23,638,639],{"href":639,"rel":640},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.3389\u002Ffdgth.2025.1627268",[560],[11,642,643,644,555,646],{},"Nie, J., Shao, H., Fan, Y., Shao, Q., You, H., Preindl, M., & Jiang, X. (2024). LLM-based conversational AI therapist for daily functioning screening and psychotherapeutic intervention via everyday smart devices. ",[73,645,217],{},[23,647,648],{"href":648,"rel":649},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.48550\u002Farxiv.2403.10779",[560],[11,651,652,653,555,656],{},"Obradovich, N. et al. (2024). Opportunities and risks of large language models in psychiatry. ",[73,654,655],{},"NPP Digital Psychiatry and Neuroscience",[23,657,658],{"href":658,"rel":659},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1038\u002Fs44277-024-00010-z",[560],[11,661,662,663,555,666],{},"Omar, M., Soffer, S., Charney, A. W., Landi, I., Nadkarni, G. N., & Klang, E. (2024). Applications of large language models in psychiatry: A systematic review. ",[73,664,665],{},"Frontiers in Psychiatry",[23,667,668],{"href":668,"rel":669},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.3389\u002Ffpsyt.2024.1422807",[560],[11,671,672,673,623,676,679,680],{},"Sharma, A. et al. (2023). Human-centered evaluation of generative AI-based therapy chatbot. ",[73,674,675],{},"NEJM AI",[73,677,678],{},"1","(2). ",[23,681,682],{"href":682,"rel":683},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1056\u002FAIoa2300127",[560],[11,685,686,687,555,689],{},"Song, I., Pendse, S. R., Kumar, N., & De Choudhury, M. (2024). The typing cure: Experiences with large language model chatbots for mental health support. ",[73,688,85],{},[23,690,691],{"href":691,"rel":692},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1145\u002F3757430",[560],[11,694,695,696,555,698],{},"Wang, Y. et al. (2025). Evaluating an LLM-powered chatbot for cognitive restructuring: Insights from mental health professionals. ",[73,697,566],{},[23,699,700],{"href":700,"rel":701},"https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.48550\u002Farxiv.2501.15599",[560],{"title":703,"searchDepth":704,"depth":704,"links":705},"",2,[706,707,708,709,710,711,712,713,714,715],{"id":40,"depth":704,"text":41},{"id":57,"depth":704,"text":58},{"id":95,"depth":704,"text":96},{"id":141,"depth":704,"text":142},{"id":185,"depth":704,"text":186},{"id":226,"depth":704,"text":227},{"id":279,"depth":704,"text":280},{"id":410,"depth":704,"text":411},{"id":449,"depth":704,"text":450},{"id":493,"depth":704,"text":494,"children":716},[717,719,720,721,722],{"id":498,"depth":718,"text":499},3,{"id":509,"depth":718,"text":510},{"id":520,"depth":718,"text":521},{"id":527,"depth":718,"text":528},{"id":534,"depth":718,"text":535},"ai-therapy","2026-05-09","Пять клинически оценённых КПТ-чатботов 2024–2025 — SuDoSys (WHO PM+), система когнитивной реструктуризации, Socrates 2.0, BA-чатбот и PST-чатбот на GPT-4 — каждый реализует свой рельс против центрального режима отказа: дрейфа в директивность.",false,"md",[729,730,731],"Mental health","Cognitive behavioral therapy","Digital mental health",null,{},true,"\u002Fblog\u002Fcbt-chatbots-research",12,{"title":5,"description":725},"blog\u002Fcbt-chatbots-research",[740,723,741,742],"AI mental health","CBT","chatbots","2026-05-19","KhkW4ef_coTNzvWSOYEKUzuf2Ss1kWgg-w_qb-Asd-A",[746,749,753,757],{"locale":747,"label":748,"path":735},"en","English",{"locale":750,"label":751,"path":752},"kz","Қазақша","\u002Fkz\u002Fblog\u002Fcbt-chatbots-research",{"locale":754,"label":755,"path":756},"ky","Кыргызча","\u002Fky\u002Fblog\u002Fcbt-chatbots-research",{"locale":758,"label":759,"path":760},"by","Беларуская","\u002Fby\u002Fblog\u002Fcbt-chatbots-research",1780418367402]