DeePsy je webová aplikace, která umožňuje průběžnou analýzu procesu a výsledků v psychoterapii a poradenství.

DeePsy PSYCHOTERAPEUTŮM NABÍZÍ:

Systematickou zpětnou vazbu na jejich práci s klienty
Propracovaný systém dotazníků pro klienty
Automatický přepis audionahrávek sezení *
Analýzu obsahu sezení pomocí hlubokého učení *
Kvalitní zabezpečení citlivých dat

* Experimentální funkce aktuálně dostupné pouze partnerům projektu DeePsy

Filozofie DeePsy

DeePsy sleduje dva vzájemně provázané cíle. Prvním je poskytnout psychoterapeutům nástroj pro systematické získávání zpětné vazby a zkvalitňování své práce. Nedostatek bezprostřední zpětné vazby je jedním z důvodů, proč je rozvíjení expertnosti v psychoterapii a poradenství tak náročné. Systematické získávání kvalitních dat navíc vyžaduje čas a energii, kterých se ve shonu každodenní praxe často nedostává. Cílem DeePsy je tuto činnost maximálně usnadnit. Při minimální časové investici můžete získat užitečné informace o tom, jak se vašim klientům v terapii daří a jak vnímají terapeutický proces.

Druhým cílem pak je shromažďovat data o psychoterapii a poradenství pro výzkumné účely. Kumulací dat od mnoha terapeutů, napříč různými zařízeními a kontexty, můžeme společně získat něco, co nikdo z nás sám nezmůže: širokou evidenci o tom, kdy, pro koho a za jakých podmínek je psychoterapie účinná a díky jakým procesům vlastně funguje. Tato data nám pak pomohou aplikaci dále vyvíjet a zlepšovat.

Dotazníky vyplňované klientem

Základem aplikace jsou dotazníky, které klienti vyplňují v průběhu celé terapie. Ty vám umožní zjistit, jak se vyvíjí míra potíží Vašich klientů, ale také jak se klienti během psychoterapie cítí, co jim pomáhá a co jim případně v terapii chybí. Data z těchto dotazníků vám nabídnou jak dlouhodobé sledování jednotlivých klientů a jejich vývoje, tak i jejich srovnání s širší populací. Důraz je přitom kladen na časovou nenáročnost dotazníků a uživatelskou přívětivost celé aplikace. V budoucnosti plánujeme také implementaci různých predikčních algoritmů, které dokáží terapeuta upozornit na to, že některé aspekty terapeutického procesu mohou vyžadovat zvýšenou pozornost.

Automatické zpracování audionahrávek sezení

Další funkcí, kterou budeme experimentálně implementovat, je možnost automatického zpracování audionahrávek jednotlivých sezení. To zahrnuje jednak automatický přepis obsahu sezení (který se může hodit např. pro supervizní účely) a jednak analýzu zvukové i obsahové stránky sezení. Výběr konkrétních parametrů, které bude DeePsy analyzovat a pomocí grafů zobrazovat terapeutům, bude postupně upřesněn na základě zpětné vazby terapeutů-uživatelů.

Strojové účení

Pokročilé funkce aplikace budou využívat principy a techniky strojového učení (machine learning) a hlubokého učení (deep learning). Ty bude možné implementovat, jakmile v databázi nashromáždíme potřebné počáteční množství dat. Algoritmy strojového učení umožní detekovat v datech jednoduché i komplexní vzorce a na jejich základě poskytovat uživatelům přesnější predikce a doporučení. Z anglického označení celého projektu “Deep Learning in Psychotherapy” také pochází název aplikace DeePsy.

Jak se můžu zapojit?

Jste-li psychoterapeut/ka, můžete si v aplikaci bezplatně založit účet. Podmínkou používání aplikace je souhlas s poskytnutím dat k výzkumným účelům. Osobní údaje klientů (jméno a e-mailová adresa) jsou dostupné pouze terapeutovi, který s klientem pracuje. Pro výzkumné účely se používají výhradně anonymizovaná data. Chcete-li se o podmínkách používání dozvědět více, klikněte na tlačítko níže. Pro bližší informace nás .

Začít používat Zjistit více

Kdo aplikaci DeePsy poskytuje?

Aplikaci vyvíjí společně tým psychologů a psychoterapeutů z Masarykovy univerzity a odborníků na informační technologie z Vysokého učení technického v Brně. Na projektu dále těsně spolupracují Psychosomatická klinika, s.r.o., a Terapeutický přístav, z.ú. Vývoj aplikace probíhá se státní podporou Technologické agentury ČR v rámci Programu Éta (grant č. TL03000049).

Náš tým

Zabezpečení dat

Důraz je kladen na adekvátní zabezpečení dat. Uživatelské účty jsou chráněny dvoustupňovou autentizací. Komunikace mezi uživatelem a serverem je šifrována pomocí protokolu SSL. Citlivé osobní údaje jsou uloženy v zašifrované podobě. Aplikace je chráněná proti běžným typům útoků (SQLI, CSRF, XSS,...). Projekt byl schválen Etickou komisí pro výzkum Masarykovy univerzity (ref. č. EKV-2019-079-R1).