Skip to main content

המעבדה שלנו

המעבדה שלנו

המעבדה שלנו

המעבדה שלנו

המעבדה שלנו

המעבדה שלנו

המעבדה לחקר פסיכותרפיה, בראשותה של פרופ' דנה אציל־סלונים, פועלת במסגרת המחלקה לפסיכולוגיה באוניברסיטת בר־אילן.

אנו חוקרים את הדינמיקות התוך־אישיות והבין־אישיות המתפתחות במהלך פסיכותרפיה, במטרה להבין כיצד אנשים משתנים בטיפול ומהם המנגנונים המאפשרים שינוי זה. בלב עבודתנו עומדת השאלה כיצד רגשות, התנהגויות, מחשבות וצרכים של מטופלים ומטפלים משפיעים זה על זה מרגע לרגע, וכיצד אינטראקציות אלו מצטברות לכדי שינוי טיפולי משמעותי.

מחקרי המעבדה משלבים תיאוריה קלינית עכשווית עם שיטות מחקר מתקדמות וכלים מתחומי הבינה המלאכותית (AI) , עיבוד שפה טבעית (NLP) , למידת מכונה (ML) וניתוח מולטימודלי של טקסט, קול, וידאו, שאלונים ומדדים פיזיולוגיים. באמצעות כלים אלו אנו מנתחים מאגר עשיר של נתונים טיפוליים טבעיים, הכולל מידע מילולי ולא־מילולי שנאסף לאורך הטיפול. שילוב זה מאפשר לנו לבחון תהליכים טיפוליים לעומק ובקנה מידה רחב, ולזהות את הדפוסים והמנגנונים המקדמים שינוי והחלמה.

מטרתנו היא להעמיק את ההבנה המדעית של תהליכי שינוי אנושי, ולתרום לפיתוח גישות וכלים שיאפשרו התאמה מדויקת, אישית ורגישה של הטיפול לצרכיו המשתנים של כל אדם.

 

תחומי מחקר

דינמיקות תוך-אישיות מולטי-מודליות

גמישות רגשית וויסות עצמי במהלך המפגש הטיפולי: כיצד דינמיקות תוך-אישיות מעצבות את תוצאות הטיפול.

דינמיקות בין-אישיות מולטי-מודליות

וויסות הדדי וסינכרון במהלך המפגש הטיפולי: כיצד תיאום בין-אישי בין המטופל למטפל מעצב את תוצאות הטיפול.

גישת ה-MIND

MIND: שפה תהליכית עכשווית ומשותפת לזיהוי דינמיקות תוך-אישיות ובין-אישיות הקשורות לשינוי טיפולי

מינוף בינה מלאכותית בפסיכותרפיה לקידום בריאות הנפש

שימוש בבינה מלאכותית (AI), עיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידת מכונה (ML) למחקר פסיכותרפיה רב ערוצי אוטומטי בהיקף רחב.

ניטור, זיהוי מוקדם, ומניעה

שימוש בכלים חישוביים לעיבוד שפה כדי לקדם ניטור בריאות הנפש בסביבות טבעיות.

מתן פידבק בזמן אמת למטפלים

תמיכה ברספונסיביות של מטפלים באמצעות שילוב הקשר, התערבות והאימפקט.

דינמיקות מעבר למערכות יחסים

האם זוגות ודיאדות טיפוליות חולקים רצפים תוך-אישיים ובין-אישיים המקדמים תוצאות מועילות?

פרסומים אחרונים

Bilu, Y., El-Hay, T., Helbitz, T., Delgadillo, J., & Atzil-Slonim, D. (2026). Data driven versus standard practice policies for personalized antidepressant treatment: a retrospective cohort study of electronic health records. BMC Psychiatry, 26(1), המאמר 119. https://doi.org/10.1186/s12888-025-07745-9
Goren, O., Paz, A., Bar-Kalifa, E., Gilboa-Schectman, E., & Atzil-Slonim, D. (2026). Respiratory sinus arrhythmia as a within-session biomarker in depression psychotherapy: integrrefereating resting RSA and RSA reactivity. Psychotherapy Research. פרסום מקוון מראש. https://doi.org/10.1080/10503307.2026.2621741
Klein, A., Song, J., Chim, J., Keren, L., Triantafyllopoulos, A., Schuller, B., Liakata, M., & Atzil-Slonim, D. (2026). Clinical Summaries of Social Media Timelines for Mental Health Monitoring: Human Versus Large Language Model Comparative Evaluation Study. JMIR Formative Research, 10, המאמר e71230. https://doi.org/10.2196/71230
Sayda, D., Bar-Kalifa, E., Gordon, I., & Atzil-Slonim, D. (התקבל/בעיתונות). Flexible and multimodal synchrony during psychotherapy for depression: Addressing the mixed synchrony–outcome findings. Journal of Counseling Psychology. https://doi.org/10.1037/cou0000860

נשמח לשמוע ממך