IELTS Writing Task 2: Vai Trò của AI trong Giải Quyết Thách Thức Y Tế Công Cộng – Bài Mẫu Band 5-9 & Phân Tích Chi Tiết

Trong bối cảnh công nghệ phát triển vũ bão, vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế công cộng đang trở thành một chủ đề nóng hổi và xuất hiện ngày càng thường xuyên trong kỳ thi IELTS Writing Task 2. Đặc biệt sau đại dịch COVID-19, các đề bài liên quan đến công nghệ y tế, AI trong chẩn đoán bệnh, và ứng dụng công nghệ để cải thiện hệ thống y tế đã trở thành xu hướng phổ biến từ năm 2020 đến nay.

Chủ đề này không chỉ kiểm tra khả năng viết tiếng Anh của bạn mà còn đánh giá khả năng tư duy phản biện về một vấn đề đương đại quan trọng. Với sự phát triển của ChatGPT, hệ thống chẩn đoán bệnh tự động, và robot phẫu thuật, các giám khảo IELTS muốn thấy thí sinh có hiểu biết về công nghệ và khả năng phân tích ảnh hưởng của nó đến xã hội.

Trong bài viết này, bạn sẽ được học:

• 3 bài mẫu hoàn chỉnh ở các mức band điểm 5-6, 6.5-7, và 8-9 với phân tích chi tiết
• Phương pháp chấm điểm cụ thể theo 4 tiêu chí của IELTS
• Từ vựng chuyên ngành về công nghệ và y tế công cộng
• Cấu trúc câu nâng cao giúp tăng band điểm ngay lập tức
• Chiến lược viết bài phù hợp với học viên Việt Nam

Các đề thi thực tế đã xuất hiện bao gồm:

• “Some people believe that artificial intelligence will revolutionize healthcare, while others think it poses risks. Discuss both views and give your opinion.” (Tháng 3/2023 – IDP Việt Nam)
• “AI technology is increasingly being used in medical diagnosis. Do the advantages outweigh the disadvantages?” (Tháng 9/2022 – British Council)
• “To what extent do you agree that AI can solve public health challenges better than traditional methods?” (Tháng 6/2023 – Computer-based test)

Đề Writing Part 2 Thực Hành

Some people believe that artificial intelligence will play a crucial role in solving major public health challenges such as disease diagnosis and epidemic control. Others argue that relying too heavily on AI in healthcare could lead to serious problems. Discuss both views and give your own opinion.

Dịch đề: Một số người tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các thách thức lớn về y tế công cộng như chẩn đoán bệnh và kiểm soát dịch bệnh. Những người khác cho rằng việc phụ thuộc quá nhiều vào AI trong chăm sóc sức khỏe có thể dẫn đến những vấn đề nghiêm trọng. Thảo luận cả hai quan điểm và đưa ra ý kiến của bạn.

Phân tích đề bài:

Dạng câu hỏi: Discussion essay (thảo luận hai quan điểm) + Opinion (đưa ra ý kiến cá nhân). Đây là một trong những dạng bài phổ biến nhất trong IELTS Writing Task 2, yêu cầu bạn phải:

• Trình bày và phân tích quan điểm ủng hộ AI trong y tế
• Trình bày và phân tích quan điểm lo ngại về AI
• Đưa ra lập trường rõ ràng của bản thân

Các thuật ngữ quan trọng cần hiểu:

• Public health challenges: Các vấn đề y tế ảnh hưởng đến cộng đồng lớn, không chỉ cá nhân
• Disease diagnosis: Quá trình xác định bệnh tật
• Epidemic control: Kiểm soát dịch bệnh lan rộng
• Relying too heavily: Phụ thuộc quá mức, không cân bằng

Những lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

1. Chỉ viết về một quan điểm hoặc phân bổ không đều (một đoạn dài, một đoạn ngắn)
2. Quên nêu ý kiến cá nhân hoặc nêu không rõ ràng ở phần mở bài và kết bài
3. Thiếu ví dụ cụ thể về ứng dụng AI trong y tế
4. Lạm dụng từ “AI” mà không paraphrase (trí tuệ nhân tạo, công nghệ thông minh, hệ thống tự động…)
5. Viết chung chung không phân tích sâu tại sao AI lại hiệu quả hoặc nguy hiểm

Cách tiếp cận chiến lược:

Cấu trúc 4 đoạn được khuyến nghị:

1. Introduction (Mở bài): Paraphrase đề bài + nêu rõ bài viết sẽ thảo luận cả hai quan điểm + thesis statement (ý kiến của bạn)
2. Body 1: Phân tích quan điểm ủng hộ AI (2-3 lý do + ví dụ cụ thể)
3. Body 2: Phân tích quan điểm lo ngại về AI (2-3 lý do + ví dụ cụ thể)
4. Conclusion: Tóm tắt hai quan điểm + nhấn mạnh lại ý kiến cá nhân với khuyến nghị cân bằng

Lưu ý quan trọng: Với dạng bài này, bạn có thể chọn một trong ba lập trường:

• Hoàn toàn ủng hộ AI
• Hoàn toàn lo ngại về AI
• Cân bằng giữa hai quan điểm (khuyến nghị cho học viên band 7+)

Vai trò của AI trong y tế công cộng – Chủ đề IELTS Writing Task 2

Bài Mẫu Band 8-9

Bài viết Band 8-9 xuất sắc trong việc trình bày quan điểm cân bằng, sử dụng từ vựng chính xác và đa dạng, cấu trúc câu phức tạp tự nhiên, và phát triển ý tưởng logic với ví dụ cụ thể thuyết phục.

The integration of artificial intelligence into healthcare systems has sparked considerable debate regarding its potential to address pressing public health issues. While some advocate for AI’s transformative capabilities in disease management and epidemic prevention, others express legitimate concerns about over-reliance on automated systems. This essay will examine both perspectives before arguing that a balanced approach, combining AI technology with human expertise, represents the most prudent path forward.

Proponents of AI in healthcare highlight its unprecedented capacity to analyze vast datasets and identify patterns that might elude human observation. Machine learning algorithms can process millions of medical records within seconds, enabling early detection of diseases such as cancer through analysis of imaging scans with accuracy rates surpassing 95%. During the COVID-19 pandemic, AI-powered systems proved invaluable in tracking infection spreads, predicting outbreak hotspots, and accelerating vaccine development by analyzing protein structures. Furthermore, in resource-constrained regions where medical professionals are scarce, AI-driven diagnostic tools can provide preliminary assessments, thereby expanding healthcare access to underserved populations. The efficiency and scalability of these systems suggest they could revolutionize preventive medicine and epidemic response.

Conversely, critics raise valid concerns about the implications of excessive dependence on artificial intelligence in medical contexts. Foremost among these is the risk of diagnostic errors when algorithms encounter unusual cases or variations not adequately represented in their training data. The infamous case of an AI system in the UK misdiagnosing rare genetic conditions illustrates how algorithmic bias can lead to serious consequences. Additionally, the “black box” nature of many AI systems means that even developers cannot always explain how conclusions are reached, raising accountability issues when medical decisions go wrong. There are also ethical considerations surrounding patient privacy, as AI systems require access to sensitive health data, and concerns about the erosion of the doctor-patient relationship if technology becomes too dominant in clinical settings.

In my view, while AI undoubtedly represents a powerful tool in addressing public health challenges, it should complement rather than replace human medical judgment. The optimal approach involves deploying AI for tasks where it demonstrably excels—such as pattern recognition and data processing—while retaining human oversight for complex decision-making, ethical considerations, and patient communication. By establishing robust regulatory frameworks that ensure transparency, accountability, and continuous monitoring of AI systems, healthcare institutions can harness the technology’s benefits while mitigating potential risks. This synergistic model, combining computational power with human empathy and critical thinking, offers the most promising strategy for solving contemporary and future public health challenges.

Số từ: 412 từ

Phân Tích Band Điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	9.0	Bài viết trả lời đầy đủ và cân bằng cả hai quan điểm với độ sâu tương đương. Ý kiến cá nhân được nêu rõ ràng ngay từ thesis statement và được phát triển mạch lạc ở đoạn kết. Mỗi quan điểm được hỗ trợ bởi ví dụ cụ thể và thuyết phục (COVID-19, hệ thống AI ở UK). Bài viết vượt yêu cầu tối thiểu với cách tiếp cận nuanced, thể hiện tư duy phản biện cao.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	9.0	Cấu trúc bài rõ ràng với progression logic hoàn hảo. Mỗi đoạn có topic sentence mạnh và phát triển ý chặt chẽ. Sử dụng cohesive devices tinh tế và đa dạng (While, Furthermore, Conversely, Foremost among these, Additionally) không rườm rà. Referencing chính xác (these systems, the technology’s benefits). Các câu kết nối tự nhiên, tạo luồng đọc mượt mà.
Lexical Resource (Từ vựng)	9.0	Từ vựng học thuật phong phú và chính xác tuyệt đối (transformative capabilities, algorithmic bias, resource-constrained regions, synergistic model). Collocations tự nhiên như người bản ngữ (sparked considerable debate, legitimate concerns, unprecedented capacity, robust regulatory frameworks). Paraphrase xuất sắc (AI → artificial intelligence → automated systems → machine learning algorithms). Không có lỗi từ vựng, sử dụng less common vocabulary một cách tự nhiên.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	9.0	Sử dụng đa dạng và chính xác các cấu trúc phức tạp: mệnh đề quan hệ không xác định, câu phức nhiều lớp, phân từ, gerund, cấu trúc nhấn mạnh. Không có lỗi ngữ pháp. Độ dài và cấu trúc câu được biến đổi thành thạo, tạo rhythm tự nhiên. Sử dụng thành thạo các thì động từ và thể bị động khi cần thiết.

Các Yếu Tố Giúp Bài Này Được Chấm Điểm Cao

1. Thesis statement mạnh mẽ và nuanced: Thay vì chọn một bên đơn giản, người viết đề xuất giải pháp cân bằng “combining AI technology with human expertise”, thể hiện tư duy phức tạp và mature mà giám khảo đánh giá cao ở band 8-9.

2. Ví dụ cụ thể và có nguồn gốc: Bài viết không chỉ nói chung chung mà dẫn chứng cụ thể như “accuracy rates surpassing 95%”, “COVID-19 pandemic”, “AI system in the UK misdiagnosing”, tạo độ tin cậy và thể hiện kiến thức thực tế.

3. Từ vựng topic-specific xuất sắc: Sử dụng các cụm từ chuyên ngành một cách tự nhiên như “machine learning algorithms”, “algorithmic bias”, “black box nature”, “training data” – những từ này cho thấy người viết hiểu sâu về chủ đề, không chỉ học thuộc mẫu câu.

4. Cấu trúc câu phức tạp nhưng tự nhiên: Các câu dài như “Machine learning algorithms can process millions of medical records within seconds, enabling early detection of diseases…” được xây dựng logic, không cồng kềnh hay khó hiểu. Tương tự như cách viết về The role of space exploration in technological advancement, bài viết kết hợp được tính học thuật và dễ đọc.

5. Cohesive devices tinh tế: Thay vì dùng “Firstly, Secondly, Finally” sáo rỗng, bài viết dùng “Foremost among these is”, “Conversely”, “Additionally” – những linking words ở mức advanced hơn, thể hiện khả năng ngôn ngữ cao.

6. Balanced development: Cả hai body paragraphs đều có độ dài và độ phát triển tương đương (không một đoạn quá ngắn hoặc quá dài), mỗi đoạn đều có 3-4 supporting points với explanation và examples.

7. Critical thinking rõ ràng: Bài viết không chỉ liệt kê ưu nhược điểm mà còn phân tích deeper implications như “accountability issues”, “ethical considerations”, “erosion of doctor-patient relationship” – những vấn đề mà thí sinh band thấp thường bỏ qua.

Phân tích chi tiết band điểm IELTS Writing Task 2 về AI trong y tế

Bài Mẫu Band 6.5-7

Bài viết Band 6.5-7 hoàn thành tốt yêu cầu đề bài với cấu trúc rõ ràng và ý tưởng phát triển tương đối đầy đủ, nhưng còn hạn chế về độ phức tạp của từ vựng và cấu trúc câu so với Band 8-9.

In recent years, the use of artificial intelligence in healthcare has become increasingly popular. Some people think that AI can help solve major health problems like finding diseases early and controlling epidemics, while others worry that depending too much on AI might cause serious issues. This essay will discuss both sides and give my personal opinion.

On the one hand, there are several advantages of using AI in public health. Firstly, AI systems can analyze large amounts of medical data very quickly, which helps doctors diagnose diseases faster and more accurately. For example, AI programs can look at X-ray images and detect cancer in early stages, sometimes even better than experienced doctors. Secondly, AI is very useful for tracking and controlling disease outbreaks. During the COVID-19 pandemic, many countries used AI technology to predict where the virus would spread next and how many people might get infected. This information helped governments make better decisions about lockdowns and vaccine distribution. Moreover, AI can provide medical services to remote areas where there are not enough doctors, which improves healthcare access for poor communities.

On the other hand, there are some concerns about relying too heavily on AI in healthcare. The main problem is that AI systems can make mistakes, especially when they face unusual cases that are different from their training data. If a doctor trusts the AI completely without checking, patients might receive wrong treatment. Another issue is related to privacy because AI needs access to people’s personal health information, which could be stolen or misused by hackers. Furthermore, some people argue that using too much technology in hospitals might reduce the human connection between doctors and patients, which is an important part of healing.

In my opinion, AI should be used as a helpful tool in healthcare, but it should not completely replace human doctors. I believe the best approach is to combine AI technology with human expertise. AI can do tasks that require processing lots of information quickly, while doctors can handle complex situations that need human judgment and empathy. For instance, AI can screen thousands of patients to find those at high risk, and then doctors can personally examine these patients and decide on treatment. This way, we can get the benefits of AI while avoiding its risks.

In conclusion, although AI has both advantages and disadvantages in solving public health challenges, I think it will play an important role in future healthcare if we use it carefully and keep human oversight.

Số từ: 446 từ

Phân Tích Band Điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	7.0	Bài viết trả lời đầy đủ cả hai quan điểm và nêu rõ ý kiến cá nhân. Các ý tưởng được phát triển với ví dụ (X-ray, COVID-19) nhưng chưa sâu sắc như Band 8-9. Main ideas đủ relevant nhưng phần phân tích còn ở mức surface-level, thiếu critical thinking về các vấn đề phức tạp hơn như accountability hay ethical frameworks.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	7.0	Cấu trúc rõ ràng với 4 đoạn logic. Cohesive devices được sử dụng đúng nhưng còn mechanical và ít đa dạng (On the one hand, On the other hand, Firstly, Secondly). Progression của ý tưởng tương đối mạch lạc nhưng một số chỗ transition chưa mượt mà. Referencing đơn giản và lặp lại (AI systems, AI technology).
Lexical Resource (Từ vựng)	6.5	Từ vựng đủ để truyền đạt ý tưởng nhưng còn limited range. Có một số collocations tốt (control disease outbreaks, remote areas, human judgment) nhưng phần lớn vẫn dùng từ phổ thông (very quickly, better decisions, main problem). Paraphrasing có nhưng chưa đa dạng. Một số lỗi nhỏ về word choice (“popular” nên là “widespread”).
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	7.0	Sử dụng mix của câu đơn và câu phức nhưng chưa consistent. Có một số cấu trúc tốt (relative clauses, conditional) nhưng còn nhiều câu đơn giản. Lỗi ngữ pháp hiếm gặp và không ảnh hưởng đến communication. Control tốt các thì cơ bản nhưng thiếu các structure nâng cao như inversion hay participle phrases.

So Sánh Với Bài Band 8-9

1. Introduction (Mở bài):

Band 6.5-7: “In recent years, the use of artificial intelligence in healthcare has become increasingly popular.”

• Câu mở đơn giản, dùng cấu trúc has become + adjective
• Từ “popular” không chính xác (nên dùng widespread/prevalent)

Band 8-9: “The integration of artificial intelligence into healthcare systems has sparked considerable debate regarding its potential to address pressing public health issues.”

• Câu mở sophisticated hơn với metaphor “sparked debate”
• Từ vựng chính xác và academic: “integration”, “pressing public health issues”
• Cấu trúc phức tạp hơn với gerund và prepositional phrases

2. Supporting Ideas:

Band 6.5-7: “AI systems can analyze large amounts of medical data very quickly, which helps doctors diagnose diseases faster and more accurately.”

• Ý tưởng đúng nhưng expression đơn giản
• Dùng “very quickly” – từ quá basic
• Thiếu specific details về mức độ improvement

Band 8-9: “Machine learning algorithms can process millions of medical records within seconds, enabling early detection of diseases such as cancer through analysis of imaging scans with accuracy rates surpassing 95%.”

• Cụ thể hơn: “millions of medical records”, “within seconds”
• Technical terms: “machine learning algorithms”, “imaging scans”
• Có số liệu cụ thể: “accuracy rates surpassing 95%”

3. Linking và Flow:

Band 6.5-7: Sử dụng các liên từ cơ bản và mechanical: “Firstly…Secondly…Moreover”, “On the one hand…On the other hand”

• Predictable và thiếu variety
• Một số chỗ transition đột ngột

Band 8-9: Sử dụng linking devices tinh tế hơn: “While some advocate…”, “Proponents highlight…”, “Conversely”, “Foremost among these is…”

• Natural hơn, ít formulaic
• Tạo flow mượt mà giữa các ý tưởng

4. Vocabulary Range:

Band 6.5-7:

• Basic: “very useful”, “main problem”, “some concerns”
• Limited collocations
• Lặp lại “AI systems”, “AI technology”

Band 8-9:

• Advanced: “unprecedented capacity”, “legitimate concerns”, “algorithmic bias”
• Rich collocations: “resource-constrained regions”, “robust regulatory frameworks”
• Effective paraphrasing: AI → automated systems → machine learning algorithms

5. Critical Thinking:

Band 6.5-7: Phân tích ở mức surface-level

• “AI can make mistakes” – vague
• “privacy concerns” – mentioned nhưng không elaborate
• Thiếu deeper implications

Band 8-9: Phân tích sâu và nuanced

• “algorithmic bias”, “black box nature”, “accountability issues”
• Discuss ethical considerations cụ thể
• Đề xuất giải pháp balanced với “synergistic model”

So sánh bài viết IELTS Writing Task 2 các band điểm khác nhau

Bài Mẫu Band 5-6

Bài viết Band 5-6 đáp ứng được yêu cầu cơ bản của đề bài nhưng còn nhiều hạn chế về phát triển ý tưởng, từ vựng, và ngữ pháp.

Nowadays, many people talk about using AI in hospitals and health care. Some people think AI is good for finding sickness and stop disease spread. Other people think using too much AI is dangerous. In this essay, I will talk about both opinion and give my idea.

First, AI have many good points for health. AI can help doctor to check patient faster. For example, when people do X-ray, AI can see the picture and tell if there is cancer or not. This is very quick and sometimes more correct than human doctor. Also, AI is useful when there is epidemic like COVID-19. The computer can calculate how many people will sick and where the disease go next. This help government to make plan for lockdown and vaccine. In poor country where don’t have many doctor, AI can give medical advice to people, so everyone can get healthcare.

However, there are also bad things about AI in medical. The biggest problem is AI can wrong sometimes. If the AI see a new disease that it never learn before, it maybe give wrong answer. Then patient will get wrong medicine and their health become worse. Another problem is about the private information. AI need to know all detail about patient’s health, and this information can be steal by bad people. Also, if hospital use too much machine and computer, the relationship between doctor and patient will not good because patient want to talk to real person, not robot.

In my opinion, I think AI is good tool but we should not use it too much. Doctor should use AI to help them work faster, but doctor still need to check everything carefully and make final decision. The best way is combine AI and human together. AI can do simple job like looking at many X-ray picture quickly, and doctor can do difficult job like talking to patient and understanding their feeling.

To conclude, AI have both good and bad side in healthcare. I believe AI will important in future hospital, but we must be careful and always have human doctor to control.

Số từ: 363 từ

Phân Tích Band Điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	6.0	Bài viết đề cập cả hai quan điểm và có ý kiến cá nhân nhưng phát triển ý còn superficial và repetitive. Các main ideas được present nhưng thiếu elaboration và examples không đủ specific. Một số ý relevant nhưng under-developed (ví dụ privacy issue chỉ nói chung chung là “can be steal”). Conclusion quá ngắn và không summarize đầy đủ.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	5.5	Cấu trúc cơ bản có nhưng còn lỗi organization. Sử dụng basic linking words (First, However, Also) nhưng một số chỗ dùng sai hoặc thiếu connectors khiến ý không flow. Referencing không consistent (“AI”, “the computer”, “it”, “machine and computer”). Một số câu lack clear connection với câu trước. Đoạn văn chưa có clear topic sentences.
Lexical Resource (Từ vựng)	5.5	Từ vựng limited và repetitive. Nhiều basic words: “good”, “bad”, “many”, “very”. Collocations không tự nhiên hoặc sai: “check patient” (examine), “stop disease spread” (control outbreak), “people will sick” (get sick). Một số spelling errors: “sickness” (disease), “private information” (personal/confidential data). Paraphrasing rất hạn chế, lặp lại “AI”, “doctor”, “patient”.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	5.5	Phần lớn là simple sentences với một số complex sentences có lỗi. Nhiều lỗi ngữ pháp ảnh hưởng đến clarity: subject-verb agreement (“AI have”, “people will sick”), articles (“the private information” → personal information), word form (“more correct” → more accurate), tense (“their health become” → becomes/will become). Thiếu variety trong sentence structures.

Những Lỗi Sai Của Bài – Phân Tích & Giải Thích

Lỗi sai	Loại lỗi	Sửa lại	Giải thích
“AI have many good points”	Subject-verb agreement	AI has many advantages	“AI” là danh từ số ít nên phải dùng “has”. “Good points” là collocation không tự nhiên, nên dùng “advantages” hoặc “benefits”.
“when people do X-ray”	Verb collocation	when people get/have an X-ray	Trong tiếng Anh, bệnh nhân không “do” X-ray mà “get/have/undergo” X-ray. Bác sĩ thì “perform/take” X-ray.
“how many people will sick”	Word form	how many people will get sick	“Sick” là tính từ, không dùng sau “will”. Phải dùng cấu trúc “get/become + adjective” hoặc “fall ill”.
“In poor country where don’t have many doctor”	Grammar structure	In poor countries where there are not many doctors	Thiếu “there are” trong mệnh đề quan hệ. “Country” phải ở số nhiều để phù hợp nghĩa. “Doctor” cần thêm “s” vì có “many”.
“AI can wrong sometimes”	Word form	AI can be wrong sometimes / AI can make mistakes	“Wrong” là tính từ, không đứng sau “can”. Phải dùng “be wrong” hoặc cấu trúc động từ “make mistakes/errors”.
“it maybe give wrong answer”	Modal verb structure	it may give the wrong answer	“Maybe” là adverb riêng biệt, không dùng với “give”. Phải dùng modal verb “may/might” + V-inf. Cần thêm “the” trước “wrong answer”.
“their health become worse”	Verb tense	their health will become worse	Câu điều kiện kết quả trong tương lai cần “will”. Hoặc dùng simple present trong general statement: “becomes worse”.
“the private information”	Article usage	personal/private information	“Information” là uncountable noun, không dùng “the” khi nói chung chung. Hoặc có thể dùng “their private information” để specific.
“this information can be steal”	Passive voice	this information can be stolen	Sau modal verbs (can, may, should) trong câu bị động phải dùng “be + past participle” (be stolen), không dùng “be + infinitive”.
“the relationship…will not good”	Verb missing	the relationship will not be good	Sau “will” phải có động từ “be” trước tính từ “good”. Tương tự how climate change affects the global water supply cũng cần chú ý cấu trúc câu với linking verb.
“both good and bad side”	Number agreement	both positive and negative aspects / both advantages and disadvantages	“Both” dùng với số nhiều nên “side” phải là “sides”. Tốt hơn nữa nên dùng academic vocabulary: “aspects”, “advantages/disadvantages”.
“AI will important”	Verb missing	AI will be important	Giống lỗi trên, sau “will” cần động từ “be” trước tính từ “important”. Đây là lỗi rất phổ biến của học viên Việt Nam vì tiếng Việt không có động từ “to be”.

Cách Cải Thiện Từ Band 6 Lên Band 7

1. Mở rộng và phát triển ý tưởng sâu hơn:

Thay vì viết: “AI can help doctor to check patient faster”

Nên viết: “AI-powered diagnostic systems can analyze thousands of medical images within minutes, significantly reducing the time required for disease identification. For instance, algorithms trained on millions of chest X-rays can detect early signs of tuberculosis with accuracy comparable to experienced radiologists, which is particularly valuable in resource-limited settings.”

Lý do: Phát triển ý từ general → specific → example → significance/impact. Band 7+ cần có chain of reasoning rõ ràng.

2. Nâng cao từ vựng và collocations:

Band 5-6	Band 7+
good points	advantages / benefits / merits
bad things	drawbacks / disadvantages / limitations
check patient	examine patients / conduct medical examinations
find sickness	diagnose diseases / detect illnesses
wrong answer	inaccurate diagnosis / erroneous results
private information	confidential data / sensitive health records

3. Cải thiện grammar bằng cách đa dạng cấu trúc câu:

Thay vì toàn simple sentences:
“AI is useful when there is epidemic. The computer can calculate how many people will sick.”

Dùng complex sentences:
“AI proves particularly valuable during epidemic outbreaks, as predictive algorithms can model infection rates and forecast disease transmission patterns, enabling authorities to implement timely interventions.”

Các cấu trúc nên practice:

• Relative clauses: “AI systems, which can process vast datasets, offer…”
• Participle phrases: “Using machine learning, AI can identify…”
• Conditional sentences: “If healthcare providers integrate AI responsibly, patients will benefit…”
• Passive voice: “AI-driven tools are increasingly being deployed in…”

4. Sử dụng linking devices phù hợp hơn:

Thay vì: First… Also… However… Also…

Dùng: Firstly… Furthermore/Moreover… Conversely/In contrast… Additionally…

Hoặc advanced hơn: Proponents argue… Another advantage lies in… On the contrary… Compounding these concerns…

5. Viết introduction và conclusion mạnh hơn:

Weak introduction (Band 5-6):
“Nowadays, many people talk about using AI in hospitals and health care. Some people think AI is good… Other people think using too much AI is dangerous. In this essay, I will talk about both opinion and give my idea.”

Strong introduction (Band 7+):
“The integration of artificial intelligence into healthcare systems has become a subject of intense debate. While proponents highlight AI’s potential to revolutionize disease diagnosis and epidemic management, critics express concerns about over-dependence on automated systems. This essay will examine both perspectives before arguing that a balanced approach represents the optimal solution.”

Điểm khác biệt:

• Paraphrase đề bài thay vì copy
• Dùng academic vocabulary
• Thesis statement rõ ràng hơn về position
• Ngắn gọn, súc tích hơn

6. Kiểm tra lỗi ngữ pháp cơ bản trước khi nộp bài:

Checklist cho học viên Việt Nam:

• [ ] Subject-verb agreement (AI has, not have)
• [ ] Articles (a/an/the hoặc không cần article)
• [ ] Verb forms sau modal verbs (can be, will be)
• [ ] Countable vs uncountable nouns
• [ ] Tense consistency trong cả bài
• [ ] Word form (adjective vs adverb vs noun vs verb)

7. Practice paraphrasing:

Đề bài dùng: “artificial intelligence”, “public health challenges”, “disease diagnosis”

Trong bài viết phải đa dạng:

• artificial intelligence → AI → automated systems → intelligent algorithms → machine learning
• public health challenges → healthcare issues → medical problems → health crises
• disease diagnosis → medical detection → illness identification → diagnostic procedures

Điều này giúp tăng điểm Lexical Resource đáng kể.

Từ Vựng Quan Trọng Cần Nhớ

Từ/Cụm từ	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ	Collocations
artificial intelligence	noun phrase	/ˌɑːr.tɪˈfɪʃ.əl ɪnˈtel.ɪ.dʒəns/	trí tuệ nhân tạo	Artificial intelligence has transformed medical diagnosis.	AI systems, AI-powered technology, AI integration
diagnostic tool	noun phrase	/ˌdaɪ.əɡˈnɑː.stɪk tuːl/	công cụ chẩn đoán	AI-driven diagnostic tools can detect diseases early.	advanced diagnostic tools, medical diagnostic tools
epidemic control	noun phrase	/ˌep.ɪˈdem.ɪk kənˈtroʊl/	kiểm soát dịch bệnh	Effective epidemic control requires rapid data analysis.	epidemic prevention, outbreak control
algorithmic bias	noun phrase	/ˌæl.ɡəˈrɪð.mɪk ˈbaɪ.əs/	sai lệch thuật toán (khi AI đưa ra kết quả thiên vị do dữ liệu training không đầy đủ)	Algorithmic bias can lead to misdiagnosis in underrepresented populations.	reduce bias, address bias, mitigate bias
resource-constrained	adjective	/rɪˈsɔːrs kənˈstreɪnd/	bị hạn chế về nguồn lực	AI can expand healthcare access in resource-constrained regions.	resource-constrained settings/areas/environments
unprecedented capacity	noun phrase	/ʌnˈpres.ɪ.den.tɪd kəˈpæs.ə.ti/	năng lực chưa từng có	AI demonstrates unprecedented capacity to process medical data.	unprecedented scale, unprecedented speed
over-reliance	noun	/ˈoʊ.vɚ rɪˈlaɪ.əns/	sự phụ thuộc quá mức	Over-reliance on AI could compromise medical judgment.	excessive reliance, heavy reliance, undue reliance
accountability	noun	/əˌkaʊn.təˈbɪl.ə.ti/	tính chịu trách nhiệm	Clear accountability frameworks are essential for AI deployment.	ensure accountability, establish accountability, lack of accountability
transformative capabilities	noun phrase	/trænsˈfɔːr.mə.tɪv ˌkeɪ.pəˈbɪl.ə.tiz/	khả năng cách mạng hóa/biến đổi	AI’s transformative capabilities extend beyond diagnosis.	transformative potential, transformative impact, transformative power
synergistic model	noun phrase	/ˌsɪn.ɚˈdʒɪs.tɪk ˈmɑː.dəl/	mô hình tương hỗ (kết hợp nhiều yếu tố để tạo hiệu quả cao hơn)	A synergistic model combining AI and human expertise is ideal.	synergistic approach, synergistic relationship
underserved populations	noun phrase	/ˌʌn.dɚˈsɝːvd ˌpɑː.pjəˈleɪ.ʃənz/	các nhóm dân cư thiếu dịch vụ y tế	AI can provide healthcare access to underserved populations.	vulnerable populations, marginalized communities
robust regulatory frameworks	noun phrase	/roʊˈbʌst ˈreɡ.jə.lə.tɔːr.i ˈfreɪm.wɜːrks/	khung quy định chặt chẽ	Robust regulatory frameworks ensure safe AI implementation.	comprehensive frameworks, regulatory oversight, regulatory compliance
early detection	noun phrase	/ˈɝː.li dɪˈtek.ʃən/	phát hiện sớm	Early detection of cancer significantly improves survival rates.	enable early detection, facilitate early detection
medical imaging	noun phrase	/ˈmed.ɪ.kəl ˈɪm.ɪ.dʒɪŋ/	hình ảnh y khoa	AI excels at analyzing medical imaging for abnormalities.	advanced imaging, diagnostic imaging, imaging technology
predictive analytics	noun phrase	/prɪˈdɪk.tɪv ˌæn.əˈlɪt.ɪks/	phân tích dự đoán	Predictive analytics can forecast disease outbreaks.	advanced analytics, data analytics, predictive modeling

Lưu ý đặc biệt cho học viên Việt Nam:

1. Phát âm: Chú ý các từ có âm cuối “-ed” như “unprecedented” /ʌnˈpres.ɪ.den.tɪd/ (không phải “president”), “constrained” /kənˈstreɪnd/ (âm “ai”)

2. Collocations tự nhiên: Học cụm từ thay vì học từ đơn lẻ – “robust frameworks” tự nhiên hơn “strong frameworks”, “unprecedented capacity” hay hơn “very big capacity”

3. Word families:

   • diagnose (v) → diagnosis (n) → diagnostic (adj)
   • analyze (v) → analysis (n) → analytical (adj)
   • predict (v) → prediction (n) → predictive (adj)

4. Academic style: Trong IELTS Writing Task 2, nên dùng:

   • “facilitate” thay vì “help”
   • “implement” thay vì “use”
   • “demonstrate” thay vì “show”
   • “mitigate” thay vì “reduce”

Từ vựng IELTS chủ đề AI và y tế công cộng

Cấu Trúc Câu Dễ “Ăn Điểm” Cao

1. Cấu trúc so sánh nâng cao với “not only…but also” kết hợp với inversion

Công thức: Not only + auxiliary verb + subject + verb…, but (subject) also + verb…

Ví dụ từ bài Band 8-9:
“Not only can machine learning algorithms process millions of medical records within seconds, but they also enable early detection of diseases such as cancer through analysis of imaging scans.”

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Cấu trúc này thể hiện Grammatical Range ở mức band 8-9 vì kết hợp inversion (đảo ngữ) với parallel structure (cấu trúc song song). Nó cho phép người viết nhấn mạnh hai lợi ích quan trọng trong một câu phức tạp mà vẫn giữ được clarity. Đây là dấu hiệu của advanced English proficiency.

Ví dụ bổ sung:

• Not only does AI improve diagnostic accuracy, but it also reduces the time required for medical consultations.
• Not only are AI systems cost-effective, but they also provide 24/7 healthcare access to remote communities.
• Not only has AI revolutionized disease diagnosis, but it has also transformed epidemic prediction and prevention.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• ❌ Not only AI can process data, but also it can detect diseases. (Quên đảo ngữ sau “not only”)
• ❌ Not only can AI process data but also detect diseases. (Thiếu subject ở mệnh đề thứ hai)
• ✅ Not only can AI process data, but it can also detect diseases.

2. Mệnh đề quan hệ không xác định (Non-defining relative clauses)

Công thức: Subject + , which/who + verb…, + main verb…

Ví dụ từ bài Band 8-9:
“Machine learning algorithms can process millions of medical records within seconds, enabling early detection of diseases such as cancer through analysis of imaging scans with accuracy rates surpassing 95%.”

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Mệnh đề quan hệ không xác định giúp bổ sung thông tin phụ mà không làm gián đoạn luồng ý chính. Điều này cho thấy khả năng tổ chức thông tin sophisticated và tạo ra câu văn phức tạp nhưng dễ hiểu. Đây là điểm mạnh của Coherence & Cohesion ở band 8-9.

Ví dụ bổ sung:

• AI diagnostic tools, which have been trained on millions of cases, can identify patterns invisible to human observation.
• The COVID-19 pandemic, which affected billions of people worldwide, demonstrated AI’s crucial role in epidemic tracking.
• Algorithmic bias, which occurs when training data is incomplete, represents a significant concern in AI healthcare.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• ❌ AI systems that are expensive can help poor countries. (Dùng defining clause khi nên dùng non-defining)
• ❌ AI, that can process data quickly, helps doctors. (Dùng “that” thay vì “which” trong non-defining clause)
• ✅ AI, which can process data quickly, helps doctors make faster decisions.

3. Cụm phân từ (Participle phrases) thay thế mệnh đề phụ

Công thức: V-ing/V-ed…, subject + verb… HOẶC Subject + verb…, V-ing/V-ed…

Ví dụ từ bài Band 8-9:
“By establishing robust regulatory frameworks that ensure transparency, healthcare institutions can harness the technology’s benefits while mitigating potential risks.”

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Participle phrases giúp câu văn ngắn gọn và academic hơn so với việc dùng nhiều mệnh đề phụ. Nó thể hiện khả năng condensing information một cách tinh tế, đây là đặc điểm của advanced writing. Cấu trúc này giúp tăng điểm Grammatical Range đáng kể.

Ví dụ bổ sung:

• Trained on diverse datasets, AI algorithms can reduce diagnostic errors significantly.
• Having analyzed thousands of medical cases, the AI system achieved unprecedented accuracy rates.
• Recognizing these limitations, healthcare providers should maintain human oversight of AI decisions.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• ❌ Analyzing patient data, the diagnosis was made by AI. (Dangling participle – subject không đúng)
• ✅ Analyzing patient data, AI made an accurate diagnosis.
• ❌ The AI system, developed by scientists, it can detect cancer. (Thừa subject “it”)
• ✅ The AI system, developed by scientists, can detect cancer early.

4. Câu chẻ (Cleft sentences) để nhấn mạnh

Công thức: It is/was + noun/adjective + that/who + clause

Ví dụ từ bài Band 8-9:
“Foremost among these is the risk of diagnostic errors when algorithms encounter unusual cases or variations not adequately represented in their training data.”

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Cleft sentences giúp highlight thông tin quan trọng nhất, tạo emphasis tự nhiên mà không cần dùng các từ như “very” hay “extremely”. Đây là cách thức sophisticated để điều khiển attention của người đọc, thể hiện advanced discourse management.

Ví dụ bổ sung:

• It is the lack of transparency in AI decision-making that concerns medical ethicists most.
• What distinguishes AI from traditional diagnostic methods is its ability to process vast datasets simultaneously.
• It was during the COVID-19 pandemic that AI’s potential in epidemic control became evident.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• ❌ It is AI that it can help doctors. (Thừa “it” trong mệnh đề sau “that”)
• ✅ It is AI that can help doctors diagnose diseases faster.
• ❌ What makes AI useful is because it is fast. (Dùng thừa “because”)
• ✅ What makes AI useful is its speed and accuracy.

5. Câu điều kiện hỗn hợp (Mixed conditionals)

Công thức: If + past perfect, would/could + infinitive (hoặc ngược lại)

Ví dụ từ bài Band 8-9:
“If a doctor trusts the AI completely without checking, patients might receive wrong treatment.” (từ bài Band 6.5-7, có thể nâng cao thành:)
“If healthcare systems had implemented more rigorous validation protocols, current AI diagnostic errors could be significantly reduced.”

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Mixed conditionals cho thấy khả năng express complex time relationships và cause-effect sophisticated. Nó thể hiện tư duy phức tạp về how past actions affect present situations, hoặc how present conditions relate to past possibilities – đây là marker của band 8-9 writing.

Ví dụ bổ sung:

• If AI systems were transparent in their decision-making processes, the accountability issues we face today would not exist.
• Had regulators established clear guidelines earlier, AI integration in healthcare would be smoother now.
• If we continue to ignore algorithmic bias, future AI systems will perpetuate existing healthcare inequalities.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• ❌ If AI was better, patients will benefit. (Mixing tenses incorrectly)
• ✅ If AI were better, patients would benefit. (Type 2 conditional)
• ❌ If AI had been developed earlier, doctors can use it now. (Sai modal verb)
• ✅ If AI had been developed earlier, doctors could use it more effectively now.

6. Cấu trúc nhượng bộ với “While” và “Although” nâng cao

Công thức: While/Although + clause, main clause / Main clause + while/although + clause

Ví dụ từ bài Band 8-9:
“While some advocate for AI’s transformative capabilities in disease management and epidemic prevention, others express legitimate concerns about over-reliance on automated systems.”

Tại sao cấu trúc này ghi điểm cao:
Concessive clauses thể hiện khả năng present contrasting ideas một cách nuanced, thay vì chỉ dùng “but”. Nó cho thấy sophisticated thinking – khả năng recognize validity trong cả hai sides của argument trước khi take position. Đây là dấu hiệu của critical thinking ở level cao.

Ví dụ bổ sung:

• Although AI demonstrates unprecedented diagnostic accuracy, human oversight remains essential for complex medical decisions.
• While AI-powered systems can process vast amounts of data efficiently, they lack the empathy crucial to patient care.
• Despite offering significant cost savings, AI implementation requires substantial initial investment that many healthcare systems cannot afford.

Lỗi thường gặp của học viên Việt Nam:

• ❌ Although AI is useful, but it has limitations. (Dùng thừa “but” sau “although”)
• ✅ Although AI is useful, it has limitations.
• ❌ While AI can help doctors, however it is expensive. (Dùng thừa “however”)
• ✅ While AI can help doctors, it is expensive. / AI can help doctors; however, it is expensive.

Cấu trúc ngữ pháp giúp đạt band cao IELTS Writing Task 2

Kết Bài

Chủ đề “vai trò của AI trong giải quyết thách thức y tế công cộng” không chỉ là một đề tài hot trong IELTS Writing Task 2 mà còn là reflection của những vấn đề đương đại mà thế giới đang đối mặt. Qua ba bài mẫu ở các band điểm khác nhau, bạn đã thấy rõ sự khác biệt giữa một bài viết xuất sắc (Band 8-9) và những bài viết cần cải thiện (Band 5-7).

Những điểm chính cần ghi nhớ:

Về nội dung và phát triển ý:

• Discussion essays yêu cầu phân tích cân bằng cả hai quan điểm với depth tương đương
• Mỗi main idea cần được support bằng explanation + example cụ thể, không viết chung chung
• Ý kiến cá nhân phải rõ ràng và consistent từ introduction đến conclusion
• Critical thinking và nuanced position (quan điểm tinh tế) sẽ đưa bạn lên band 8-9

Về từ vựng:

• Học collocations và phrases thay vì học từ đơn lẻ
• Paraphrase là bắt buộc – đừng lặp lại từ trong đề bài quá nhiều lần
• Sử dụng topic-specific vocabulary (algorithmic bias, diagnostic tools, epidemic control) để thể hiện knowledge
• Tránh basic words như “good”, “bad”, “very” – thay bằng academic alternatives

Về ngữ pháp:

• Variety là key: mix simple, compound và complex sentences
• Các cấu trúc advanced như inversion, participle phrases, cleft sentences sẽ boost band điểm
• Accuracy quan trọng hơn complexity – đừng dùng cấu trúc phức tạp nếu chưa chắc chắn
• Kiểm tra kỹ các lỗi phổ biến: subject-verb agreement, articles, verb forms

Về coherence:

• Mỗi đoạn cần topic sentence rõ ràng
• Linking devices phải natural, không mechanical (tránh “Firstly, Secondly, Finally” sáo rỗng)
• Referencing đúng cách giúp bài viết flow smoothly

Lộ trình học tập được khuyến nghị:

Tuần 1-2: Phân tích kỹ bài mẫu Band 8-9

• Highlight và học thuộc tất cả collocations
• Viết lại từng đoạn bằng từ ngữ của mình
• Practice paraphrasing câu hỏi và main ideas

Tuần 3-4: Nghiên cứu các bài Band 6.5-7 và 5-6

• Identify lỗi sai và understand tại sao đó là lỗi
• Rewrite những câu có lỗi thành correct versions
• So sánh cùng một idea được express ở different band levels

Tuần 5-6: Practice writing

• Viết outline cho 5-7 đề tương tự
• Viết full essays và tự chấm theo rubric
• Focus vào việc apply các cấu trúc câu đã học

Tuần 7-8: Review và refinement

• Viết lại các bài cũ với higher vocabulary và structures
• Timing practice (hoàn thành bài trong 40 phút)
• Peer review hoặc tìm giáo viên chấm bài

Tips đặc biệt cho học viên Việt Nam:

1. Về articles (a/an/the): Đây là điểm yếu lớn nhất. Học rule cơ bản và check kỹ mỗi noun phrase trong bài.

2. Về verb tenses: Trong discussion essays, chủ yếu dùng simple present cho general truths và opinions. Tương tự như khi viết về rising housing costs in cities, consistency về tense rất quan trọng.

3. Về thinking in English: Đừng nghĩ bằng tiếng Việt rồi dịch sang tiếng Anh. Đọc nhiều bài mẫu tiếng Anh để “ngấm” cách express ideas tự nhiên.

4. Về word count: Aim cho 280-320 từ để có đủ space phát triển ý sâu. Under 250 words sẽ bị penalty.

5. Practice regularly: Viết ít nhất 2-3 bài/tuần. Consistency quan trọng hơn intensity.

Cuối cùng, hãy nhớ rằng IELTS Writing không chỉ test English proficiency mà còn test critical thinking và ability to organize ideas logically. Chủ đề AI trong healthcare là excellent topic để develop những skills này vì nó requires balanced analysis và nuanced understanding. Khi viết về how to design energy-efficient buildings hay impact of loan interest rates on borrowers, bạn cũng cần apply cùng những principles về structure, vocabulary và critical thinking.

Chúc bạn học tốt và đạt band điểm mong muốn! Hãy lưu lại bài viết này và quay lại review thường xuyên khi practice writing. Đừng ngại share với bạn bè cùng học để cùng nhau tiến bộ.