Changelog

Kompletter Workflow für TP-Erstanträge inklusive angepasster Fragebögen, Berichtsgenerierung und Beispielberichte.

Unterstützung für Anträge mit kombinierter Einzel- und Gruppentherapie, inklusive SORKC-Einleitungssatz in der Makroanalyse.

Deutlich verbesserte Modelle für das funktionale Bedingungsmodell (Abschnitt 4B), mit erweiterter Analyse aufrechterhaltender Faktoren.

Verbesserungen in der Symptomschilderung — weniger "Patient:in beschreibt"-Formulierungen, stärkere klinische Sprache.

Sie geben Ihr psychotherapeutisches Verfahren an — Demo-Daten und Workflows passen sich entsprechend an.

Fragen zu F60-Diagnosen aus dem Patientenfragebogen entfernt, da Selbstauskunft bei Persönlichkeitsstörungen klinisch problematisch ist.

Erster Support für Berichte in der Kinder- und Jugendlichenpsychotherapie.

Die optionale Mikroanalyse (SORKC im engeren Sinne) ist zurück — als bewusst optionaler Schritt im Workflow.

Neues Feld für protektive und ressourcenorientierte Faktoren, fließt direkt in den Bericht ein.

Datenschutzhinweise und Einwilligungserklärung werden Patient:innen vor dem Ausfüllen angezeigt — nahtlos in den Fragebogen-Ablauf integriert.

Zentralisierte Zuordnung von Behandlungsmethoden für die Plausibilitätsprüfung des Berichts.

Eigene Berichte als Stilvorlage hochladen — die KI übernimmt Ihren Schreibstil für neue Berichte.

Automatische Konsistenzprüfung: Passt die Diagnostik zum Bedingungsmodell und zur Behandlungsplanung?

Deutlich bessere Einbindung psychodiagnostischer Testresultate im Bericht.

P-Bogen und T-Bogen können jetzt als Word-Dokument exportiert werden.

HTML-Sanitisierung bei hochgeladenen Dateien, Dateigrößenlimits, bessere Fehlerbehandlung.

Foto oder Scan von Sitzungsnotizen hochladen — OCR-basierte Erkennung, die den klinischen Kontext berücksichtigt.

Überarbeitete Stilvorlagen-Funktion mit verbesserter Dateierkennung. Einheitliche Verarbeitungspipeline für Notizen und Stilvorlagen.

Nationalität und finanzielle Situation im P-Bogen, Medikation und geänderte Diagnosen im T-Bogen.

Bessere Abschlusssätze, keine Übernahme von Rechtschreibfehlern aus Patientenangaben.

Erweitertes Diagnosespektrum im T-Bogen.

Fragen ein-/ausblenden mit zwei High-Level-Toggles. Mehr Kontrolle darüber, was Patient:innen ausfüllen.

Hochgeladene Dokumente (PDF, Bilder, Scans) werden per KI ausgelesen und in den Fragebogen eingefügt.

Sie werden per E-Mail benachrichtigt, wenn Patient:innen den Online-Fragebogen abgeschickt haben.

Problem behoben, bei dem alle statt nur der gewählten Diagnosen im Bericht aufgelistet wurden.

Demo-Bericht kann jetzt von allen Nutzer:innen erstellt werden, nicht nur von Testern.

Realistischere Demo-Daten für Patientenfragebogen und Therapeut:innen-Fragebogen.

Kontextabhängige Begründungen für jeden Berichtsabschnitt — Tippsie erklärt, warum so formuliert wurde.

KI-gestützte ICD-10-Diagnosevorschläge auf Basis der Anamnese, mit Differentialdiagnosen und Begründungen.

Erweiterter Therapeut:innen-Fragebogen mit mehrstufigen Antwortoptionen und kollabierbaren Abschnitten.

Unterstützung für Fortführungsanträge mit eigenen Instruktionen und Beispielen.

Alle SORKC-Variablen werden jetzt zusammenhängend verarbeitet — deutlich bessere Berichtsqualität.

Verschiedene P-Bogen- und T-Bogen-Versionen werden automatisch erkannt und korrekt verarbeitet.

Bereits ausgefüllte Fragen aus einem anderen Antragstyp können übernommen werden.

Fortführungsanträge können jetzt als eigener Antragstyp erstellt werden, mit angepassten Abschnitten.

Freitextfeld für eigene Notizen direkt im Therapeut:innen-Fragebogen.

Diagnosesicherheit kann jetzt pro Diagnose angegeben werden und fließt in den Bericht ein.

Weniger Konjunktiv, weniger "Patient:in beschreibt/schildert", stärkere klinische Sprache.

Alle Patient:innendaten werden clientseitig verschlüsselt. Selbst wir als Betreiber können sie nicht einsehen.

Diagnosevorschläge basieren jetzt auf der vollständigen ICD-10-Hierarchie statt auf einzelnen Codes.

Text orientiert sich stärker am vorgegebenen Blueprint des PTV-3-Formulars.

Diagnosevorschläge werden anhand klinischer Kriterien evaluiert und begründet.

Einzelne Textpassagen markieren und per Chat-Dialog mit KI-Unterstützung überarbeiten.

Änderungen durch KI-Vorschläge werden als Diff hervorgehoben — Sie sehen sofort, was sich geändert hat.

Überarbeiteter Patientenfragebogen mit neuen Feldern und versteckten Unterfragen basierend auf Antworten.