Ai từng làm trong ngành y đều biết, khó nhất với bác sĩ là chẩn đoán. Mớ triệu chứng hỗn độn của người bệnh tựa như đám mây mù, làm sao gạn lọc và suy luận để đoán ra? Quá trình này khó khăn vì tính phức tạp của biểu hiện triệu chứng. Một bệnh có nhiều triệu chứng, và một triệu chứng có thể có ở nhiều bệnh. Ví dụ đơn giản nhất là viêm phổi thì có sốt cao, nhưng sốt cao còn gặp ở nhiều bệnh khác nữa.

Một số bệnh có đặc điểm riêng, nên triệu chứng biểu hiện ra cũng riêng biệt, được gọi là triệu chứng đặc hiệu. Tức cứ có triệu chứng đó thì đoán ngay ra bệnh. Nhưng bệnh có triệu chứng đặc hiệu như thế thường ít, chủ yếu là các bệnh có triệu chứng mơ hồ, mỗi triệu chứng chỉ phản ánh một phần của bệnh. Một tập hợp nhiều triệu chứng sẽ giúp chẩn đoán chính xác hơn. Phức tạp nhất là những trường hợp triệu chứng không đầy đủ, không rõ ràng. Lúc đó thầy thuốc chẩn đoán dựa trên kinh nghiệm, tức kiểu suy luận mà chuyên gia tin học gọi là "logic mờ" - fuzzy logic.

Tác phẩm On Computing Machinery and Intelligence(Về bộ máy tính toán và trí thông minh - 1950), của Alan Turing, được coi như một trong các cột mốc khởi đầu của Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI). Ngành y mơ ước với cơ chế suy luận giống con người, được đào tạo từ nguồn dữ liệu lớn, có cơ chế tự học... AI sẽ xây dựng được các phần mềm y khoa giỏi như chuyên gia, gọi là các hệ chuyên gia (Expert System - ES), giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác.

Nhưng ước mơ cho đến tận lúc này vẫn chỉ là mơ ước. Từ khi tôi còn là sinh viên y khoa đến nay đã thành bác sĩ về hưu, công việc chẩn đoán vẫn dựa vào bộ não của bác sĩ. Chẩn đoán bệnh vẫn là một phần chẩn, một phần đoán. Mà đoán thì có thể trúng, có thể trật.

Y học đã phát triển rất nhiều máy móc giúp bác sĩ có thêm dữ liệu, tăng tính chính xác của chẩn đoán. Nhưng khi gặp bệnh nhân, bác sĩ không thể yêu cầu làm tất tần tật xét nghiệm và chụp chiếu, như vậy chi phí khám bệnh sẽ tăng rất cao, xã hội sẽ lên án là bác sĩ lạm dụng xét nghiệm

Nên bác sĩ vẫn phải dựa vào khả năng suy luận của mình, dự đoán khả năng bị bệnh rồi cho làm một số xét nghiệm theo hướng đó để khẳng định. Cái gì bác sĩ nghĩ đến thì sẽ tìm ra, còn cái gì không nghĩ đến, thì dù nó sờ sờ ngay trước mắt, cũng không tìm ra. Như vậy các bệnh hiếm gặp thường bị bỏ qua.

Trong vụ án đầu độc xyanua, khó có thể trách bác sĩ. Ngộ độc xyanua trong các loại thực phẩm lâu lắm rồi không gặp; còn cố ý đầu độc thì làm sao bác sĩ có thể ngờ đến tình huống máu lạnh như vậy, nên trước các biểu hiện ấy các bác sĩ chỉ nghĩ đến bệnh lý tim mạch, không cho làm xét nghiệm theo hướng đầu độc hóa chất. Chỉ đến cuối cùng, một sự nghi ngờ xuất hiện thì sự việc mới tìm ra. Và ta giật mình. Trong quá khứ, có thể có những cái chết bí ẩn như vậy bị lãng quên.

Từ thực tế này, ta thấy trí tuệ nhân tạo có thể có ích. Trước hết là AI không bị chi phối bởi tình cảm, định kiến như con người. Nó chỉ làm việc dựa trên dữ liệu. Thứ hai nó dựa trên dữ liệu lớn, nên sẽ không bỏ sót những ca hiếm, những bệnh ít gặp.

Nhưng hiện tại, AI vẫn còn rất nhiều hạn chế.

Tôi đã làm một thực nghiệm nhỏ, sau khi có các thông tin về vụ án xyanua, tôi nhập câu hỏi "Người tự nhiên bị nôn, đau ngực, đau đầu, đau bụng, rối loạn nhịp tim rồi hôn mê thì có thể bị bệnh gì?" vào các ứng dụng AI phổ biến. Kết quả Chat GPT 4.0 trả lời có thể do bệnh tim, suy tim, đột quỵ, loạn nhịp. Gemini của Google suy đoán có thể do ngộ độc thực phẩm, rối loạn tiêu hóa, bệnh tim mạch, rối loạn thần kinh. Copilot của Microsoft cho là do bệnh tim mạch, bệnh não màng não, do lo lắng căng thẳng, hoặc bệnh zona thần kinh.

Không có ứng dụng nào nghĩ đến nguyên nhân do ngộ độc hóa chất. Tất nhiên chất lượng câu trả lời tệ như thế còn do dữ liệu đầu vào quá chung chung. Vậy nếu với dữ liệu đầu vào đầy đủ hơn thì sao?

Các thư viện y khoa online nổi tiếng, từ đầu năm 2024 đến nay đăng hàng trăm công trình nghiên cứu ứng dụng AI trong y học. Có một công trình thú vị ở Đức. Bệnh viện Đại học Düsseldorf đã làm một nghiên cứu so sánh kết quả phân loại bệnh ở phòng cấp cứu của các chuyên gia, của các bác sĩ nội trú trẻ, của các ứng dụng ChatGPT 3.5 và 4.0; Gemini, LlaMa (của Meta); và sau cùng là của các bác sĩ trẻ có sự trợ giúp từ Chat GPT.

Kết quả, mức độ phân loại bệnh của các chuyên gia cấp cứu là chính xác gần tuyệt đối, của các bác sĩ trẻ ở mức khá, tạm chấp nhận được. Kết quả của Chat GPT 4.0 thấp hơn của các bác sĩ trẻ một chút. Kết quả của Chat GPT 3.5 ở mức trung bình, cao hơn Gemini và LlaMa. Khi các bác sĩ trẻ sử dụng thêm gợi ý từ Chat GPT 4.0, kết quả có cải thiện nhưng không nhiều. Sai sót của các bác sĩ trẻ chủ yếu là phân loại nhiều ca bệnh nhẹ hơn, trong khi đó các ứng dụng AI sai sót ở chỗ phân loại nhiều ca bệnh nặng hơn. Cả hai xu hướng sai lầm này đều không thể chấp nhận được ở phòng cấp cứu.

Các tác giả kết luận rằng: Tóm lại, mặc dù có những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ LLM (dữ liệu lớn) và các sản phẩm liên quan như ChatGPT, hiện tại các sản phẩm đó không đáp ứng tiêu chuẩn vàng cho việc phân loại cấp cứu, và nhấn mạnh tính cấp thiết cần phát triển và kiểm nghiệm nghiêm ngặt hơn nữa. Tôi cũng đồng ý với kết luận này.

Ứng dụng AI trong y khoa là một hướng đi có nhiều hứa hẹn. Ở một số chuyên ngành mà việc số hóa có thuận lợi hơn như chẩn đoán hình ảnh, robot phẫu thuật, quản lý hồ sơ... thì các ứng dụng AI đã đem lại một số thành công nhất định. Còn trong phần lớn lĩnh vực y khoa còn lại, việc ứng dụng AI đang ở những bước đi thăm dò.

Mới năm ngoái thôi, trong cơn say AI, nhiều người hào hứng tuyên bố rằng trong 3-5 năm nữa bác sĩ và giáo viên sẽ thất nghiệp, bị AI thay thế. Thực tế cho thấy điều đó chưa thể đến trong tương lai gần.

Nhưng tôi vẫn hy vọng các công trình nghiên cứu AI lớn thời gian tới sẽ cho ra những sản phẩm AI chuyên biệt dành cho y khoa, giúp cho việc chẩn đoán bệnh ngày càng chính xác hơn.

Quan Thế Dân

Tôi và nhiều tác giả khác đã chia sẻ cách lý giải cho câu hỏi thứ nhất. Còn với câu hỏi thứ hai, tôi không định bao biện cho ngành y, nhưng đây là vấn đề rất khó.

Ai từng làm trong ngành y đều biết, khó nhất với bác sĩ là chẩn đoán. Mớ triệu chứng hỗn độn của người bệnh tựa như đám mây mù, làm sao gạn lọc và suy luận để đoán ra? Quá trình này khó khăn vì tính phức tạp của biểu hiện triệu chứng. Một bệnh có nhiều triệu chứng, và một triệu chứng có thể có ở nhiều bệnh. Ví dụ đơn giản nhất là viêm phổi thì có sốt cao, nhưng sốt cao còn gặp ở nhiều bệnh khác nữa.

Một số bệnh có đặc điểm riêng, nên triệu chứng biểu hiện ra cũng riêng biệt, được gọi là triệu chứng đặc hiệu. Tức cứ có triệu chứng đó thì đoán ngay ra bệnh. Nhưng bệnh có triệu chứng đặc hiệu như thế thường ít, chủ yếu là các bệnh có triệu chứng mơ hồ, mỗi triệu chứng chỉ phản ánh một phần của bệnh. Một tập hợp nhiều triệu chứng sẽ giúp chẩn đoán chính xác hơn. Phức tạp nhất là những trường hợp triệu chứng không đầy đủ, không rõ ràng. Lúc đó thầy thuốc chẩn đoán dựa trên kinh nghiệm, tức kiểu suy luận mà chuyên gia tin học gọi là "logic mờ" - fuzzy logic.

Tác phẩm On Computing Machinery and Intelligence(Về bộ máy tính toán và trí thông minh - 1950), của Alan Turing, được coi như một trong các cột mốc khởi đầu của Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI). Ngành y mơ ước với cơ chế suy luận giống con người, được đào tạo từ nguồn dữ liệu lớn, có cơ chế tự học... AI sẽ xây dựng được các phần mềm y khoa giỏi như chuyên gia, gọi là các hệ chuyên gia (Expert System - ES), giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác.

Nhưng ước mơ cho đến tận lúc này vẫn chỉ là mơ ước. Từ khi tôi còn là sinh viên y khoa đến nay đã thành bác sĩ về hưu, công việc chẩn đoán vẫn dựa vào bộ não của bác sĩ. Chẩn đoán bệnh vẫn là một phần chẩn, một phần đoán. Mà đoán thì có thể trúng, có thể trật.

Y học đã phát triển rất nhiều máy móc giúp bác sĩ có thêm dữ liệu, tăng tính chính xác của chẩn đoán. Nhưng khi gặp bệnh nhân, bác sĩ không thể yêu cầu làm tất tần tật xét nghiệm và chụp chiếu, như vậy chi phí khám bệnh sẽ tăng rất cao, xã hội sẽ lên án là bác sĩ lạm dụng xét nghiệm

Nên bác sĩ vẫn phải dựa vào khả năng suy luận của mình, dự đoán khả năng bị bệnh rồi cho làm một số xét nghiệm theo hướng đó để khẳng định. Cái gì bác sĩ nghĩ đến thì sẽ tìm ra, còn cái gì không nghĩ đến, thì dù nó sờ sờ ngay trước mắt, cũng không tìm ra. Như vậy các bệnh hiếm gặp thường bị bỏ qua.

Trong vụ án đầu độc xyanua, khó có thể trách bác sĩ. Ngộ độc xyanua trong các loại thực phẩm lâu lắm rồi không gặp; còn cố ý đầu độc thì làm sao bác sĩ có thể ngờ đến tình huống máu lạnh như vậy, nên trước các biểu hiện ấy các bác sĩ chỉ nghĩ đến bệnh lý tim mạch, không cho làm xét nghiệm theo hướng đầu độc hóa chất. Chỉ đến cuối cùng, một sự nghi ngờ xuất hiện thì sự việc mới tìm ra. Và ta giật mình. Trong quá khứ, có thể có những cái chết bí ẩn như vậy bị lãng quên.

Từ thực tế này, ta thấy trí tuệ nhân tạo có thể có ích. Trước hết là AI không bị chi phối bởi tình cảm, định kiến như con người. Nó chỉ làm việc dựa trên dữ liệu. Thứ hai nó dựa trên dữ liệu lớn, nên sẽ không bỏ sót những ca hiếm, những bệnh ít gặp.

Nhưng hiện tại, AI vẫn còn rất nhiều hạn chế.

Tôi đã làm một thực nghiệm nhỏ, sau khi có các thông tin về vụ án xyanua, tôi nhập câu hỏi "Người tự nhiên bị nôn, đau ngực, đau đầu, đau bụng, rối loạn nhịp tim rồi hôn mê thì có thể bị bệnh gì?" vào các ứng dụng AI phổ biến. Kết quả Chat GPT 4.0 trả lời có thể do bệnh tim, suy tim, đột quỵ, loạn nhịp. Gemini của Google suy đoán có thể do ngộ độc thực phẩm, rối loạn tiêu hóa, bệnh tim mạch, rối loạn thần kinh. Copilot của Microsoft cho là do bệnh tim mạch, bệnh não màng não, do lo lắng căng thẳng, hoặc bệnh zona thần kinh.

Không có ứng dụng nào nghĩ đến nguyên nhân do ngộ độc hóa chất. Tất nhiên chất lượng câu trả lời tệ như thế còn do dữ liệu đầu vào quá chung chung. Vậy nếu với dữ liệu đầu vào đầy đủ hơn thì sao?

Các thư viện y khoa online nổi tiếng, từ đầu năm 2024 đến nay đăng hàng trăm công trình nghiên cứu ứng dụng AI trong y học. Có một công trình thú vị ở Đức. Bệnh viện Đại học Düsseldorf đã làm một nghiên cứu so sánh kết quả phân loại bệnh ở phòng cấp cứu của các chuyên gia, của các bác sĩ nội trú trẻ, của các ứng dụng ChatGPT 3.5 và 4.0; Gemini, LlaMa (của Meta); và sau cùng là của các bác sĩ trẻ có sự trợ giúp từ Chat GPT.

Kết quả, mức độ phân loại bệnh của các chuyên gia cấp cứu là chính xác gần tuyệt đối, của các bác sĩ trẻ ở mức khá, tạm chấp nhận được. Kết quả của Chat GPT 4.0 thấp hơn của các bác sĩ trẻ một chút. Kết quả của Chat GPT 3.5 ở mức trung bình, cao hơn Gemini và LlaMa. Khi các bác sĩ trẻ sử dụng thêm gợi ý từ Chat GPT 4.0, kết quả có cải thiện nhưng không nhiều. Sai sót của các bác sĩ trẻ chủ yếu là phân loại nhiều ca bệnh nhẹ hơn, trong khi đó các ứng dụng AI sai sót ở chỗ phân loại nhiều ca bệnh nặng hơn. Cả hai xu hướng sai lầm này đều không thể chấp nhận được ở phòng cấp cứu.

Các tác giả kết luận rằng: Tóm lại, mặc dù có những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ LLM (dữ liệu lớn) và các sản phẩm liên quan như ChatGPT, hiện tại các sản phẩm đó không đáp ứng tiêu chuẩn vàng cho việc phân loại cấp cứu, và nhấn mạnh tính cấp thiết cần phát triển và kiểm nghiệm nghiêm ngặt hơn nữa. Tôi cũng đồng ý với kết luận này.

Ứng dụng AI trong y khoa là một hướng đi có nhiều hứa hẹn. Ở một số chuyên ngành mà việc số hóa có thuận lợi hơn như chẩn đoán hình ảnh, robot phẫu thuật, quản lý hồ sơ... thì các ứng dụng AI đã đem lại một số thành công nhất định. Còn trong phần lớn lĩnh vực y khoa còn lại, việc ứng dụng AI đang ở những bước đi thăm dò.

Mới năm ngoái thôi, trong cơn say AI, nhiều người hào hứng tuyên bố rằng trong 3-5 năm nữa bác sĩ và giáo viên sẽ thất nghiệp, bị AI thay thế. Thực tế cho thấy điều đó chưa thể đến trong tương lai gần.

Nhưng tôi vẫn hy vọng các công trình nghiên cứu AI lớn thời gian tới sẽ cho ra những sản phẩm AI chuyên biệt dành cho y khoa, giúp cho việc chẩn đoán bệnh ngày càng chính xác hơn.

Quan Thế Dân

Trước câu hỏi: "Ban tổ chức có lường trước phản ứng của khán giả về trường hợp của Hoài Linh?", ông Phan Trường Duy - Trưởng BTC đưa ra phản hồi chính thức. 

Theo ông Duy, ê-kíp chương trình có tìm hiểu và nắm được phản ứng của công chúng. Bản thân những người thực hiện chương trình cũng tổ chức họp khoảng 4 lần, biểu quyết công khai để đưa ra quyết định mời NSƯT Hoài Linh hay không.

Ông nhấn mạnh bên cạnh một số dư luận tiêu cực, không ít khán giả cũng ủng hộ và dành tình cảm cho nghệ sĩ. Hiện BTC cũng đã bán được 70% số vé chỉ sau 10 ngày mở bán. 

“Vụ việc của NSƯT Hoài Linh đã có kết luận của cơ quan cảnh sát điều tra. Đây là chương trình từ thiện nên nghệ sĩ nào sẵn sàng đồng hành chúng tôi sẽ mời", ông chia sẻ. 

Các ca sĩ tham gia sự kiện nói họ nhận lời tham gia vì mục đích thiện nguyện và không quan tâm vấn đề cát-xê. Ca sĩ Mạnh Quỳnh do bận lịch biểu diễn nên không thể góp mặt trong chương trình. Anh xin ủng hộ 100 triệu đồng cho đêm diễn và chuẩn bị một bài hát mới Mẹ về trong mơsẽ giao cho học trò anh - ca sĩ Trường Sang thể hiện. Trong khi đó, Quang Lê dời vé máy bay để tham gia cùng các đồng nghiệp. 

Tìm mẹ trong mơlà đại nhạc hội với nhiều loại hình nghệ thuật như kịch nói, cải lương, ca hát do Ngọc Duyên làm tổng đạo diễn. Câu chuyện có thật về hai cậu bé mồ côi cha mẹ vì Covid-19 là nguồn cảm hứng cho êkíp xây dựng kịch bản, trở thành sợi chỉ đỏ liên kết nội dung của các tiểu phẩm hài kịch, bi kịch, cải lương và ca nhạc. 

2 cặp đôi vàng của sân khấu cải lương: NSND Minh Vương - Lệ Thủy, NSƯT Kim Tử Long - Ngọc Huyền góp mặt trong đêm nhạc. 

Đại nhạc hội được đầu tư khoảng 2 tỷ đồng cho phần dàn dựng với sân khấu hoành tráng và các tiết mục được đầu tư công phu. Điểm nhấn của chương trình là những tiết mục kịch, trích đoạn cải lương và các ca khúc cảm xúc về Mẹ như Mẹ là quê hương, Mẹ về trong mơ, Nhật ký của mẹ…

Chương trình có hơn 20 nghệ sĩ tham gia chương trình thuộc nhiều thế hệ khác nhau như NSND Thanh Tuấn NSND Lệ Thuỷ, NSND Minh Vương, NSƯT Phi Điểu, NSƯT Hoài Linh, NSƯT Kim Tử Long, NSƯT Ngọc Huyền, NSƯT Thanh Hằng, NSƯT Phương Hằng, Lý Hùng, Hứa Minh Đạt, Quang Lê, Hiền Thục, Quán quân Solo cùng Bolero Trường Sang… cùng các con nuôi của ca sĩ Phi Nhung như Quỳnh Trang, Thiêng Ngân và Tuyết Nhung.

Chương trình diễn ra tối 29/10 tại Nhà hát Bến Thành, TP.HCM.

Trong đêm nhạc Tìm mẹ trong mơ, NSƯT Hoài Linh tham gia với vai trò khách mời đặc biệt. Nam nghệ sĩ diễn cùng Hứa Minh Đạt trong một tiểu phẩm mới. Đây cũng là chương trình ghi dấu sự trở lại của nghệ sĩ sau thời gian dài ở ẩn. 

Sau vụ ồn ào từ thiện năm 2021, sự xuất hiện của Hoài Linh trong các chương trình gây nhiều tranh cãi. Tại buổi họp báo chương trình diễn ra chiều 19/10 tại TP.HCM, ban tổ chức nhận được những câu hỏi quan tâm từ giới truyền thông. 

Trước câu hỏi: "Ban tổ chức có lường trước phản ứng của khán giả về trường hợp của Hoài Linh?", ông Phan Trường Duy - Trưởng BTC đưa ra phản hồi chính thức. 

Theo ông Duy, ê-kíp chương trình có tìm hiểu và nắm được phản ứng của công chúng. Bản thân những người thực hiện chương trình cũng tổ chức họp khoảng 4 lần, biểu quyết công khai để đưa ra quyết định mời NSƯT Hoài Linh hay không.

Ông nhấn mạnh bên cạnh một số dư luận tiêu cực, không ít khán giả cũng ủng hộ và dành tình cảm cho nghệ sĩ. Hiện BTC cũng đã bán được 70% số vé chỉ sau 10 ngày mở bán. 

“Vụ việc của NSƯT Hoài Linh đã có kết luận của cơ quan cảnh sát điều tra. Đây là chương trình từ thiện nên nghệ sĩ nào sẵn sàng đồng hành chúng tôi sẽ mời", ông chia sẻ. 

Các ca sĩ tham gia sự kiện nói họ nhận lời tham gia vì mục đích thiện nguyện và không quan tâm vấn đề cát-xê. Ca sĩ Mạnh Quỳnh do bận lịch biểu diễn nên không thể góp mặt trong chương trình. Anh xin ủng hộ 100 triệu đồng cho đêm diễn và chuẩn bị một bài hát mới Mẹ về trong mơsẽ giao cho học trò anh - ca sĩ Trường Sang thể hiện. Trong khi đó, Quang Lê dời vé máy bay để tham gia cùng các đồng nghiệp. 

Tìm mẹ trong mơlà đại nhạc hội với nhiều loại hình nghệ thuật như kịch nói, cải lương, ca hát do Ngọc Duyên làm tổng đạo diễn. Câu chuyện có thật về hai cậu bé mồ côi cha mẹ vì Covid-19 là nguồn cảm hứng cho êkíp xây dựng kịch bản, trở thành sợi chỉ đỏ liên kết nội dung của các tiểu phẩm hài kịch, bi kịch, cải lương và ca nhạc. 

2 cặp đôi vàng của sân khấu cải lương: NSND Minh Vương - Lệ Thủy, NSƯT Kim Tử Long - Ngọc Huyền góp mặt trong đêm nhạc. 

Đại nhạc hội được đầu tư khoảng 2 tỷ đồng cho phần dàn dựng với sân khấu hoành tráng và các tiết mục được đầu tư công phu. Điểm nhấn của chương trình là những tiết mục kịch, trích đoạn cải lương và các ca khúc cảm xúc về Mẹ như Mẹ là quê hương, Mẹ về trong mơ, Nhật ký của mẹ…

Chương trình có hơn 20 nghệ sĩ tham gia chương trình thuộc nhiều thế hệ khác nhau như NSND Thanh Tuấn NSND Lệ Thuỷ, NSND Minh Vương, NSƯT Phi Điểu, NSƯT Hoài Linh, NSƯT Kim Tử Long, NSƯT Ngọc Huyền, NSƯT Thanh Hằng, NSƯT Phương Hằng, Lý Hùng, Hứa Minh Đạt, Quang Lê, Hiền Thục, Quán quân Solo cùng Bolero Trường Sang… cùng các con nuôi của ca sĩ Phi Nhung như Quỳnh Trang, Thiêng Ngân và Tuyết Nhung.

Chương trình diễn ra tối 29/10 tại Nhà hát Bến Thành, TP.HCM.

"Họ không định phản bội nhưng cảm thấy làm thế sẽ công bằng bởi bạn đời của mình đã ngoại tình trước", Christian Grant, đại diện trang web cho biết.

Khảo sát với 1.000 người của trang này cũng thấy rằng "ăn phở" để trả đũa phổ biến ở phụ nữ hơn so với nam giới, chiếm 37% số chị em được hỏi, trong khi con số này ở đàn ông là 31%.

Hơn một nửa số người ngoại tình để trả thù cho biết họ không hề giấu giếm việc này, để đạt mục đích cuối cùng là khiến bạn đời phải nếm trải những gì mình từng chịu. 8/10 người trong số này nói rằng họ không hề cảm thấy hối hận hay có lỗi với bạn đời và thậm chí còn tự kể về hành động này.

Tuy nhiên, thực tế đây là một hành động dại dột của phụ nữ. Khi bạn đang cảm thấy vô cùng sốc và đau khổ vì bị phản bội, bạn có thể cho rằng "ăn nem" để trả thù là điều có thể chấp nhận được. Nhưng trong cơn giận dữ, chúng ta thường không đưa ra được những quyết định khôn ngoan nhất.

Việc bạn ngoại tình để trả thù chồng có thể bị lấy làm chứng cứ chống lại bạn. Thậm chí chồng bạn có thể ép bạn phải tha thứ vì hai người giờ đã "hòa nhau".

Việc "ăn nem" để trả thù sẽ khiến kẻ phản bội bạn bớt cảm giác tội lỗi với hành động của mình và yêu cầu bạn phải thấu hiểu, thông cảm.

Ngoại tình sẽ không giúp giảm bớt tổn thương cho bạn. Nó sẽ chỉ khiến bạn nhận lại tức giận và cay đắng nhiều hơn.

Sự trả thù dưới bất kỳ hình thức nào đều hiếm khi mang lại bình yên. Nhất là việc "ăn nem" để trả thù có thể giúp bạn thấy bớt đau khổ trong thời gian ngắn, nhưng nó sẽ chồng chất thêm nỗi đau về lâu dài.

Trả thù bằng cách này không giúp ích gì trong việc đối phó với cảm xúc hay lên kế hoạch khắc phục, vượt qua tình hình này.

Ngoài ra, trả thù bằng cách "ông ăn chả, bà ăn nem" sẽ làm giảm cơ hội hàn gắn hôn nhân.

Nếu bạn cảm thấy cuộc hôn nhân này vẫn còn có thể cứu vãn, thì đừng nghĩ đến việc "ăn nem" để trả thù. Để tạo cơ hội hòa giản, bạn cần giải quyết gốc rễ của vấn đề.

Theo Gia đình & Xã hội

Bỏ vợ theo bồ, người đàn ông vật vã cạnh tranh với trai trẻ 'tán' lại vợ cũ

Ngoại tình có thể xảy ra vì nhiều lý do và theo một khảo sát từ IllicitEncounters, một trang web hẹn hò cho những người đã có gia đình muốn "đổi gió", thì lý do chính khiến người ta có quan hệ ngoài luồng là để trả thù.

"Họ không định phản bội nhưng cảm thấy làm thế sẽ công bằng bởi bạn đời của mình đã ngoại tình trước", Christian Grant, đại diện trang web cho biết.

Khảo sát với 1.000 người của trang này cũng thấy rằng "ăn phở" để trả đũa phổ biến ở phụ nữ hơn so với nam giới, chiếm 37% số chị em được hỏi, trong khi con số này ở đàn ông là 31%.

Hơn một nửa số người ngoại tình để trả thù cho biết họ không hề giấu giếm việc này, để đạt mục đích cuối cùng là khiến bạn đời phải nếm trải những gì mình từng chịu. 8/10 người trong số này nói rằng họ không hề cảm thấy hối hận hay có lỗi với bạn đời và thậm chí còn tự kể về hành động này.

Tuy nhiên, thực tế đây là một hành động dại dột của phụ nữ. Khi bạn đang cảm thấy vô cùng sốc và đau khổ vì bị phản bội, bạn có thể cho rằng "ăn nem" để trả thù là điều có thể chấp nhận được. Nhưng trong cơn giận dữ, chúng ta thường không đưa ra được những quyết định khôn ngoan nhất.

Việc bạn ngoại tình để trả thù chồng có thể bị lấy làm chứng cứ chống lại bạn. Thậm chí chồng bạn có thể ép bạn phải tha thứ vì hai người giờ đã "hòa nhau".

Việc "ăn nem" để trả thù sẽ khiến kẻ phản bội bạn bớt cảm giác tội lỗi với hành động của mình và yêu cầu bạn phải thấu hiểu, thông cảm.

Ngoại tình sẽ không giúp giảm bớt tổn thương cho bạn. Nó sẽ chỉ khiến bạn nhận lại tức giận và cay đắng nhiều hơn.

Sự trả thù dưới bất kỳ hình thức nào đều hiếm khi mang lại bình yên. Nhất là việc "ăn nem" để trả thù có thể giúp bạn thấy bớt đau khổ trong thời gian ngắn, nhưng nó sẽ chồng chất thêm nỗi đau về lâu dài.

Trả thù bằng cách này không giúp ích gì trong việc đối phó với cảm xúc hay lên kế hoạch khắc phục, vượt qua tình hình này.

Ngoài ra, trả thù bằng cách "ông ăn chả, bà ăn nem" sẽ làm giảm cơ hội hàn gắn hôn nhân.

Nếu bạn cảm thấy cuộc hôn nhân này vẫn còn có thể cứu vãn, thì đừng nghĩ đến việc "ăn nem" để trả thù. Để tạo cơ hội hòa giản, bạn cần giải quyết gốc rễ của vấn đề.

Theo Gia đình & Xã hội

Bỏ vợ theo bồ, người đàn ông vật vã cạnh tranh với trai trẻ 'tán' lại vợ cũ