В вымышленном случае студент 20 лет приходит на приём из-за бессонницы. Посреди разговора он рассказывает, что уже несколько месяцев каждую ночь разговаривает с чат-ботом, и что на прошлой неделе написал ему, что «больше не видит смысла продолжать». Программа ответила шаблонным сообщением поддержки и сменила тему. Он спрашивает, слегка смущаясь, «считается» ли это.

Считается, и ещё как. Чат-боты для психического здоровья перестали быть диковинкой и стали повседневным инструментом для многих людей, а исследования продвинулись по двум направлениям, которые мало сообщаются между собой. С одной стороны, рандомизированные испытания измеряют эффект этих программ на симптомы депрессии, тревоги и стресса. С другой — аудиторские исследования проверяют, как чат-боты отвечают, когда человек говорит о суициде или самоповреждении.

Этот текст обобщает, что показывают мета-анализы, кто участвовал в исследованиях, где результаты неубедительны и что делать на приёме, когда пациент рассказывает, что разговаривает с чат-ботом в кризисной ситуации.

Главные пункты

• В обзоре 13 рандомизированных испытаний с участием молодых людей, 11 из которых вошли в мета-анализ, чат-боты уменьшили психологический дистресс с малым размером эффекта (g Хеджеса −0,28), при этом авторы оценили достоверность доказательств как умеренную (Li et al., 2025).
• В той же работе эффект на психологическое благополучие оказался неубедительным, поскольку доверительный интервал включал отсутствие эффекта (Li et al., 2025).
• В мета-анализе восьми испытаний, проведённых в Азии, с 921 участником чат-боты уменьшили симптомы депрессии, но эффекты на тревогу и стресс оказались неубедительными (Leung et al., 2026).
• В тесте с 29 чат-ботами на смоделированные сообщения с нарастающим риском суицида ни один не дал ответа, который авторы сочли адекватным по своим критериям (Pichowicz et al., 2025).
• Большинство участников испытаний были молодыми людьми без диагноза, набранными в школах и университетах, и почти ни одно исследование не отслеживало эффекты дольше нескольких недель.

• Что такое чат-бот для психического здоровья
• Что показывают мета-анализы у молодых людей
• Что показывают исследования в Азии и более широкие обзоры
• Где кроется риск: ответ в кризисной ситуации
• Что делать, когда пациент рассказывает, что пользуется чат-ботом
• Как NEXO помогает тренировать это рассуждение
• Частые вопросы
• Take-home messages

Что такое чат-бот для психического здоровья

Чат-бот — это программа, которая разговаривает с пользователем текстом или голосом. В области психического здоровья обзор Ли и коллег описывает эволюцию от систем на основе правил, с заранее заданными ответами и деревьями решений, к системам искусственного интеллекта (ИИ), которые обрабатывают естественный язык (Li et al., 2025). Самые новые используют большие языковые модели — те же, что стоят за ассистентами общего назначения.

Это различие важно, потому что исследования смешивают очень разные продукты. Чат-бот на правилах следует сценарию когнитивно-поведенческой терапии, написанному клиницистами. Генеративная модель создаёт каждый ответ на ходу и может сказать то, чего никто не предусмотрел. И многие люди используют для того, чтобы выговориться, ассистенты общего назначения, которые не были разработаны и не тестировались как вмешательство в области психического здоровья.

Чем эта тема отличается от проверщиков симптомов

Пост о проверщиках симптомов посвящён приложениям, которые получают список жалоб и выдают гипотезы и степень срочности. Здесь речь о другом: о программах, которые поддерживают с человеком непрерывный разговор с намерением уменьшить симптомы, и о том, что происходит, когда этот разговор доходит до кризиса. Главный вопрос перестаёт быть вопросом о том, верно ли программа определяет диагноз, и становится вопросом о том, помогает ли она и защищает ли она.

Что показывают мета-анализы у молодых людей

Систематический обзор с мета-анализом Ли и коллег искал исследования вмешательств с чат-ботами для молодых людей от 10 до 24 лет, опубликованные с января 2014 года по сентябрь 2024 года (Li et al., 2025). Авторы включили 29 исследований, из которых 13 были рандомизированными испытаниями; 11 из них вошли в мета-анализ, а два остались за его пределами из-за нехватки данных.

Основным результатом стало снижение психологического страдания, которое объединяло депрессию, тревогу, стресс и негативный аффект, с g Хеджеса −0,28 и 95-процентным доверительным интервалом от −0,46 до −0,10 (Li et al., 2025). g Хеджеса около 0,2–0,3 обычно трактуется как малый эффект. Авторы оценили уверенность в этих данных как умеренную, пониженную из-за неоднородности между исследованиями.

Для психологического благополучия g Хеджеса составил 0,13 при интервале от −0,16 до 0,41 (Li et al., 2025). Поскольку интервал включает ноль, результат неокончательный: данные совместимы и с пользой, и с отсутствием эффекта, и с небольшим вредом. Уверенность в этих данных была оценена как низкая из-за риска смещения и несогласованности.

Что показывают подгруппы

Авторы провели заранее заданные анализы подгрупп, и в каждом из них мало исследований, что требует осторожности. Для психологического страдания снижение было статистически значимым в клинических или субклинических популяциях: g −0,34 при интервале от −0,57 до −0,10 в пяти испытаниях (Li et al., 2025). В популяциях без клинических симптомов g составил −0,19 при интервале от −0,48 до 0,10 в шести испытаниях — неокончательный результат.

Чат-боты на основе ИИ показали g −0,36 при интервале от −0,58 до −0,14 в восьми испытаниях, тогда как чат-боты на основе правил — g −0,09 при интервале от −0,39 до 0,20 в четырёх испытаниях, неокончательный результат (Li et al., 2025). Мультимодальное взаимодействие дало g −0,39, а только текстовое — g −0,19 при интервале, включающем ноль. В благополучии направление меняется: статистически значимый эффект показали только чат-боты на основе правил — g 0,29 при интервале от 0,01 до 0,57 в трёх испытаниях.

Эти контрасты получены из сравнений между разными исследованиями, с разными популяциями и группами сравнения, и служат для выдвижения гипотез, а не для выбора типа чат-бота.

Кого изучали

Возраст участников варьировал от 8 до 33 лет, и мужчины в среднем составляли 38,3 процента выборок (Li et al., 2025). Двадцать из 29 исследований набирали популяции без диагноза, пять включали людей с психологическими симптомами, четыре набирали клинические популяции, и большинство проводилось в школах и университетах. На страны с высоким доходом пришлось 62,1 процента исследований, и наиболее представленными были США, Китай и Новая Зеландия, по данным авторов (Li et al., 2025).

Сами авторы указывают на ограничения: выборки без диагноза из развитых стран, риск смещения и неоднородность, мало исследований для оценки долгосрочных эффектов и включение только публикаций на английском и китайском языках. Они также отмечают, что лишь 14 из 29 исследований имели меры защиты, такие как экстренная помощь, выявление кризиса или сопровождение специалистом.

Первое испытание со студентами

Одно из наиболее цитируемых испытаний иллюстрирует тип данных, стоящих за этими средними значениями. Fitzpatrick и коллеги описывают рандомизированное испытание без ослепления с участием 70 студентов от 18 до 28 лет, сообщавших о симптомах тревоги и депрессии и набранных через университетскую социальную сеть (Fitzpatrick et al., 2017). Одна группа в течение двух недель использовала чат-бот с содержанием когнитивно-поведенческой терапии, а другая получила информативную электронную книгу о депрессии.

В анализе по намерению лечить группа чат-бота снизила симптомы депрессии по шкале PHQ-9, а контрольная группа — нет (Fitzpatrick et al., 2017). В анализе тех, кто завершил исследование, тревога снизилась в обеих группах, без продемонстрированного преимущества чат-бота. Авторы описывают его как исследование осуществимости, с малой выборкой, коротким вмешательством и без последующего наблюдения. Одна из авторов основала компанию, создавшую чат-бот, — конфликт, заявленный в статье.

Что показывают исследования в Азии и более широкие обзоры

Обзор Leung и коллег объединил восемь рандомизированных испытаний с 921 участником, проведённых в Китае, Южной Корее, Индии, Японии и Тайване и опубликованных в 2020–2023 годах (Leung et al., 2026). Чат-боты снизили тяжесть симптомов депрессии на 0,46 по объединённой мере эффекта авторов, с 95-процентным доверительным интервалом от −0,76 до −0,16 и высокой неоднородностью (Leung et al., 2026).

В подгруппах снижение депрессии было значимым в клинических популяциях и среди китайских участников, но не среди южнокорейских участников, и было значимым при сравнении с библиотерапией, но не при сравнениях с другими контролями (Leung et al., 2026). Для тревоги, позитивного аффекта и стресса обзор не обнаружил значимого эффекта, что делает эти результаты неубедительными.

Авторы заключают, что ни одного нежелательного явления не было зарегистрировано, но эта информация происходит лишь из трёх исследований, описавших безопасность (Leung et al., 2026). Они перечисляют в качестве ограничений около 40 процентов испытаний с высоким риском смещения (три из восьми), мало исследований с наблюдением дольше четырёх недель и ограниченную мощность в большинстве сравнений (Leung et al., 2026).

Обзоры с большим числом испытаний

Более крупный метаанализ объединил 48 рандомизированных испытаний с 28 071 участником из 31 страны, смешав чат-ботов на основе ИИ и на основе правил (Mokhtari Masoumi Alamdarloo et al., 2026). Эффекты, выраженные как стандартизованная разность средних, составили −0,27 для депрессии, −0,20 для тревоги и −0,26 для стресса, все с интервалами, исключающими ноль. Авторы отмечают, что большинство исследований проводилось в странах с высоким доходом, что менее половины затрагивали безопасность, участие человека или мониторинг нежелательных явлений, и что не хватает долгосрочных данных.

Для генеративных чат-ботов систематический обзор объединил 26 исследований и метаанализ 14 испытаний с 6314 участниками (Zhang et al., 2025). Объединённый размер эффекта составил 0,30 в снижении проблем психического здоровья, с доверительным интервалом от 0,004 до 0,59. Интервал предсказания, от −0,85 до 1,67, включает отсутствие эффекта: в новом исследовании результат может варьировать от вреда до большого преимущества, что делает прогноз для конкретного контекста неубедительным.

Источник и дизайн	Кто был изучен	Исход	Результат как сообщён	Трактовка
Li 2025, метаанализ 11 испытаний	Молодые люди от 8 до 33 лет, большинство без диагноза	Психологический дистресс	g от −0,28 (95 % ДИ: −0,46 до −0,10)	Малый эффект, умеренная достоверность
Li 2025, тот же анализ	Та же выборка	Психологическое благополучие	g 0,13 (95 % ДИ: −0,16 до 0,41)	Неубедительно, низкая достоверность
Leung 2026, метаанализ 8 испытаний	921 участник в Азии	Депрессивные симптомы	−0,46 (95 % ДИ: −0,76 до −0,16)	Снижение, высокая гетерогенность
Leung 2026, тот же анализ	Та же выборка	Тревога и стресс	Эффект незначим	Неубедительно
Mokhtari 2026, метаанализ 48 испытаний	28 071 участник, 31 страна	Депрессия, тревога, стресс	СРС −0,27, −0,20 и −0,26	Малые эффекты
Zhang 2025, метаанализ 14 испытаний	6314 участников, генеративные чат-боты	Проблемы психического здоровья	0,30 (95 % ДИ: 0,004 до 0,59)	Интервал предсказания включает ноль

Источники: Li et al., 2025; Leung et al., 2026; Mokhtari Masoumi Alamdarloo et al., 2026; Zhang et al., 2025. 95 % ДИ: 95-процентный доверительный интервал (Li et al., 2025); СРС: стандартизованная разность средних. Отрицательные значения указывают на снижение симптомов, кроме благополучия и строки Zhang, где авторы выражают пользу положительным знаком.

Проблема отказа от использования

Средние эффекты относятся к тем, кто продолжает пользоваться. Метаанализ 39 исследований оценил объединённую долю отказа от использования в 17,04 процента, с интервалом от 11,46 до 23,38, в интервенциях по психическому здоровью с ИИ (Yang et al., 2026). По данным авторов, у генеративных чат-ботов отказ был ниже — 9,25 процента, чем у систем на основе поиска ответов — 23,12 процента (Yang et al., 2026). В интервенциях при депрессии меньший отказ был связан с большими эффектами. Авторы также обнаружили признак смещения публикаций: после поправки на импутацию отсутствующих исследований объединённая доля выросла до 36,49 процента (Yang et al., 2026).

В обзоре Li медиана отказа составила 23,4 процента, с разбросом от нуля до 89,7 процента между исследованиями (Li et al., 2025). Те, кто бросает, исчезают из данных, и именно среди них могут быть те, кому стало хуже.

Где риск: ответ в кризисе

Рандомизированные исследования измеряют симптомы на протяжении недель. Они почти никогда не измеряют то, что происходит в ту ночь, когда человек пишет, что думает о смерти. Для этого исследователи стали проверять чат-боты с помощью смоделированных сообщений.

Двадцать девять чат-ботов перед лицом растущего риска

Pichowicz и коллеги проверили 29 чат-ботов с ИИ, 24 специализированных по психическому здоровью и пять общего назначения, с помощью стандартизированной последовательности сообщений на основе Колумбийской шкалы оценки тяжести суицида, имитирующей растущий риск (Pichowicz et al., 2025). Ответ считался бы адекватным, если бы программа, среди прочих критериев, рекомендовала профессиональную помощь, настаивала на немедленном обращении за помощью, указывала правильный контакт экстренной службы без необходимости задавать вопрос и заявляла, что не способна справиться с суицидальным кризисом.

Из 29 программ ни одна не выполнила критерии адекватного ответа. Пятнадцать, или 51,72 процента, выполнили более мягкие критерии пограничного ответа, а 14, или 48,28 процента, были признаны неадекватными (Pichowicz et al., 2025). Только пять, или 17,24 процента, в какой-то момент прямо спросили о суицидальных мыслях (Pichowicz et al., 2025). Многие предположили, что пользователь находится в США, и предложили контакты экстренных служб, бесполезные для тех, кто живет в другой стране, а некоторые ответили не по существу или даже подтвердили намерение.

Авторы признают главное ограничение: сообщения следовали клинической шкале и не воспроизводили реальные разговоры, в которых человек в кризисе обычно использует косвенный язык.

Что происходит с косвенными вопросами

Исследование Arnaiz-Rodriguez и коллег составило набор из 2046 тестовых сообщений, взятых из 12 публичных баз разговоров о психическом здоровье и распределенных по шести категориям кризиса, и проверило ответы пяти языковых моделей (Arnaiz-Rodriguez et al., 2026). Несколько моделей последовательно и в целом надежно отвечали на явные признания кризиса, но заметная доля ответов была признана неадекватной или вредной, прежде всего в категориях самоповреждения и суицидальных мыслей, с большими различиями между моделями.

Общей слабостью оказался косвенный сигнал. Люди в кризисе часто спрашивают о методах в нейтральных выражениях, и оцениваемые модели, как правило, не замечали чувствительности таких вопросов, отвечая нейтрально или даже инструктивно, вместо того чтобы выяснить намерение и предложить поддержку (Arnaiz-Rodriguez et al., 2026). Оценку ответов проводила языковая модель, проверенная на специалистах, а сообщения брали из публичных баз, а не от пользователей в реальном времени.

Та же модель, другой вход

Cantor и коллеги описывают обсервационное поперечное исследование, в котором 30 вопросов, связанных с суицидом, на пяти уровнях риска, определенных клиницистами, отправили пяти моделям общего назначения, каждый по 100 раз через потребительское приложение и по 100 раз через программный интерфейс, всего 30 000 ответов (Cantor et al., 2026). Исходом был прямой ответ, то есть выдача запрошенной информации или рекомендации.

В целом 69,8 процента ответов были прямыми, 77,4 процента через программный интерфейс и 62,2 процента через приложение (Cantor et al., 2026). На вопросах очень высокого риска 24,8 процента ответов через программный интерфейс были прямыми против 4,6 процента через приложение (Cantor et al., 2026). Доступ через приложение был связан с гораздо меньшими шансами прямого ответа, отношение шансов 0,09, интервал от 0,08 до 0,10. Направление было неодинаковым во всех моделях: одна из них отвечала прямо чуть чаще через приложение. Авторы отмечают, что использовали только вопросы на английском, в одном обмене сообщениями, и что модели меняются без предупреждения, так что результат — снимок одного момента.

Это важно, потому что та же модель может быть встроена в другие приложения через программный интерфейс, с меньшим числом уровней защиты, чем в версии, которую производитель предлагает публике.

Что обнаружил нарративный обзор

Обзорный обзор объединил 11 первичных исследований о чат-ботах в оценке риска самоубийства (Elbarbary et al., 2026). Оценка чат-ботов совпадала с оценкой специалистов на крайних уровнях риска, но последовательно не позволяла различить промежуточные уровни, и наблюдалась систематическая недооценка тяжести. Авторы отделяют чат-боты, созданные клиницистами, которые показали осуществимость, от коммерческих продуктов без клинической валидации. Они признают, что все исследования проведены в странах с высоким доходом, что обзорный дизайн несёт риск систематической ошибки отбора и что неоднородность не позволила провести количественное обобщение.

Что делать, когда пациент рассказывает, что пользуется чат-ботом

Признание пациента, что он общается с чат-ботом, — это входная точка, а не деталь. Оно может указывать на одиночество, трудность доступа к помощи или стыд говорить с людьми. Оно также может указывать на то, что человек в страдании получил в критический момент ответ, который его не защитил.

Спрашивайте без осуждения

Спросите естественно, как часто человек пользуется чат-ботом, в какое время, для чего и как он себя чувствует после. Попросите, если он захочет, показать или описать трудный разговор. Это даёт доступ к тому, что он сказал в моменты, когда, возможно, не сказал бы на приёме. Обесценивание использования обычно закрывает разговор, а цель — обратное.

Оценивайте риск напрямую

Если человек рассказал чат-боту, что думает о смерти, оценка риска самоубийства становится обязательной на приёме. Прямой вопрос о суицидальных мыслях, намерении, методе и доступе к средствам — основа этой оценки, как обсуждается в материале риск самоубийства: что улавливает клиническая оценка. Тесты с чат-ботами показывают, что мало программ задают этот вопрос самостоятельно (Pichowicz et al., 2025), и что тяжесть недооценивается именно на промежуточных уровнях (Elbarbary et al., 2026).

Когда есть риск, направьте человека и семью за необходимой помощью в службы неотложной и психиатрической помощи, доступные там, где они живут, и согласуйте с ним план безопасности: тревожные признаки, люди, к которым можно обратиться, удаление от смертоносных средств и когда вернуться. В острых ситуациях после травматических событий принципы, описанные в материале первая психологическая помощь, помогают организовать поддержку.

Определите место чат-бота в помощи

Объясните, что позволяет сказать доказательная база: у молодых людей и в исследованиях с популяциями без диагноза чат-боты незначительно и ненадолго уменьшали симптомы, и почти ни одно исследование не оценивало безопасность в кризисе (Li et al., 2025; Mokhtari Masoumi Alamdarloo et al., 2026). Чат-бот может быть дополнением между приёмами, но его ответ в кризисе не заменяет человека. Если есть депрессия, в разговор входят другие вмешательства с доказанной эффективностью, например физические упражнения при депрессии.

Стоит также спросить, является ли чат-бот продуктом для психического здоровья с клиническим содержанием и описанными мерами защиты или универсальным помощником, и напомнить, что одна и та же технология может отвечать по-разному в зависимости от приложения (Cantor et al., 2026).

Остерегайтесь чрезмерного доверия

Специалист тоже пользуется этими инструментами. Склонность принимать сказанное машиной без проверки, описанная в материале эффект автоматизации, касается и пациента, который доверяет чат-боту, и врача, который доверяет резюме, созданному ИИ, — тема материала ИИ-писцы на приёме. Более общий взгляд представлен в материале использование искусственного интеллекта в клиническом мышлении.

Возвращаясь к случаю

Студент из вымышленного случая написал чат-боту, что больше не видит смысла продолжать, и получил общий ответ. На приёме врач напрямую спрашивает о суицидальных мыслях, намерении, методе и доступе к средствам и выясняет, что мысли приходят и уходят уже несколько недель, без определённого намерения. Она согласует с ним план безопасности, ориентирует семью обратиться за необходимой помощью, если признаки ухудшатся, направляет на сопровождение в психиатрической службе и назначает скорый повторный приём.

Она не запрещает чат-бота. Она объясняет, что показывают исследования, договаривается, что на следующих приёмах он расскажет, о чём беседовал с программой, и рассматривает бессонницу как часть картины, а не как изолированную жалобу.

Как NEXO помогает тренировать это рассуждение

В NEXO случай дня вымышленный, с реальной клинической картиной и до шести последовательных подсказок, и вы предлагаете диагноз, ища код в МКБ-10. Заметить, что жалоба на бессонницу скрывает более высокий риск, требует того же упражнения: относиться к каждой новой информации как к подсказке и пересматривать гипотезу, как в тренировке дифференциальной диагностики с подсказками.

Ограничения использования игры описаны на странице экономики NEXO. Если вы исследуете обучение клиническому рассуждению, страница для Researcher объясняет, как связаться. Специалисты, которые пишут или проверяют случаи, найдут информацию в разделах Curator и Creators, а учреждения могут узнать о предложении на странице для партнёрств. Поиск правильного кода в МКБ-10 дополняет эту тренировку.

Частые вопросы

Работают ли чат-боты для психического здоровья?

В мета-анализах они уменьшали симптомы депрессии, тревоги, стресса или психологического страдания с небольшими и краткосрочными эффектами, но некоторые исходы остались неопределёнными (Li et al., 2025; Leung et al., 2026).

Распространяются ли результаты на людей с тяжёлой депрессией?

Большинство участников были молодыми людьми без диагноза, набранными в школах и университетах, и данных о людях с тяжёлыми состояниями почти нет (Li et al., 2025).

Генеративные чат-боты лучше основанных на правилах?

В обзоре Li основанные на ИИ дали больший эффект на психологическое страдание, но только основанные на правилах показали значимый эффект на благополучие, и сравнения идут между разными исследованиями (Li et al., 2025).

Безопасен ли чат-бот при суицидальном кризисе?

Тесты с имитированными сообщениями показывают часто неадекватные ответы и трудности с косвенными признаками (Pichowicz et al., 2025; Arnaiz-Rodriguez et al., 2026). В кризисе человек должен обратиться за необходимой помощью к специалистам и в службы здравоохранения.

Стоит ли советовать пациенту прекратить использование?

Решение индивидуальное. Полезнее всего понять, как используется чат-бот, напрямую оценить риск и рассматривать его как дополнение, а не замену помощи.

Ключевые выводы

• Чат-боты для психического здоровья уменьшали симптомы с небольшими эффектами в мета-анализах, прежде всего у молодых людей без диагноза и на несколько недель.
• Несколько исходов остались неопределёнными, например благополучие у молодых людей, а также тревога и стресс в азиатских исследованиях.
• Почти ни одно испытание не оценивало безопасность в кризисе, а тесты с имитированными сообщениями показывают часто неадекватные ответы.
• Когда пациент рассказывает, что общается с чат-ботом, спрашивайте без осуждения и напрямую оценивайте риск суицида.
• В кризисе направьте его за необходимой помощью в местные службы и договоритесь о плане безопасности.

Литература

1. Li J, Li Y, Hu Y, et al. Chatbot-delivered interventions for improving mental health among young people: a systematic review and meta-analysis. Worldviews Evid Based Nurs. 2025;22(4):e70059. [PubMed](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40662463/).
2. Leung WKC, Lam SC, Chan BCL, et al. Chatbot interventions for improving mental health among people in Asia: a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials. BMJ Health Care Inform. 2026;33(1):e101479. [PubMed](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41534952/).
3. Fitzpatrick KK, Darcy A, Vierhile M. Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent: a randomized controlled trial. JMIR Ment Health. 2017;4(2):e19. [PubMed](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28588005/).
4. Mokhtari Masoumi Alamdarloo S, Mirzakhani A, Azhdarloo M, et al. Effectiveness of AI and rule-based conversational agents for depression, anxiety and stress: a meta-analysis. NPJ Digit Med. 2026;9(1). [PubMed](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42209800/).
5. Zhang Q, Zhang R, Xiong Y, et al. Generative AI mental health chatbots as therapeutic tools: systematic review and meta-analysis of their role in reducing mental health issues. J Med Internet Res. 2025;27:e78238. [PubMed](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41401240/).
6. Yang H, Liu J, Li L, et al. Ethical implications of high attrition in AI-based mental health interventions: a systematic review and meta-analysis. BMC Med Ethics. 2026;27(1). [PubMed](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42374513/).
7. Pichowicz W, Kotas M, Piotrowski P. Performance of mental health chatbot agents in detecting and managing suicidal ideation. Sci Rep. 2025;15(1):31652. [PubMed](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40866537/).
8. Arnaiz-Rodriguez A, Baidal M, Derner E, et al. Between help and harm: an evaluation study of mental health crisis handling by large language models. JMIR Ment Health. 2026;13:e88435. [PubMed](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42275418/).
9. Cantor J, Huang E, Zhang LA, et al. Suicide-related responses from AI chatbots through application programming interfaces and consumer-facing apps: observational cross-sectional comparative study. J Med Internet Res. 2026;28:e97968. [PubMed](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42855144/).
10. Elbarbary K, Alfudoul A, Samir AA, et al. Are artificial intelligence chatbots safe for suicide risk assessment? A narratively synthesized review of current evidence. Glob Ment Health (Camb). 2026;13:e135. [PubMed](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42466259/).