IELTS Task 2: The impact of AI on healthcare delivery – Bài mẫu 6-9

Mở bài

Chủ đề The Impact Of AI On Healthcare Delivery đang xuất hiện ngày càng dày đặc trong các đề IELTS Writing Task 2 vì nó kết nối hai lĩnh vực luôn “hot”: công nghệ và y tế công cộng. Với vai trò của AI trong chuẩn đoán bệnh, lập phác đồ điều trị, quản trị bệnh viện và tư vấn sức khỏe từ xa, đây là chủ điểm giàu ý tưởng, dễ so sánh lợi ích – rủi ro và phù hợp cho các dạng đề Opinion/Discuss/Advantages-Disadvantages. Trong bài viết này, bạn sẽ học được: 3 bài mẫu chuẩn band 5-6, 6.5-7 và 8-9; phân tích chấm điểm chi tiết theo 4 tiêu chí; hệ thống từ vựng – cấu trúc ghi điểm cao; checklist tự đánh giá và chiến lược làm bài theo đúng đề.

Một số đề thực tế liên quan đã được xác thực từ các nguồn uy tín (IELTS Liz, IELTS-Blog, British Council/IDP) gồm:

• The use of robots is increasing at home and at work. Is this a positive or negative development? (chủ điểm Robot/AI – phổ biến nhiều năm gần đây trên IELTS-Blog)
• Medical technology is improving people’s lives. Do the benefits outweigh the drawbacks? (chủ điểm Health + Technology – tổng hợp từ danh mục đề Health/Technology của IELTS Liz)
• Some people think governments should pay for healthcare. Others believe individuals should cover their medical costs. Discuss both views and give your opinion. (British Council – chủ điểm Health policy, dễ liên hệ đến công nghệ y tế)

Để hiểu các luận điểm về chính sách, rủi ro – cơ hội khi công nghệ thay đổi hệ thống y tế, bạn có thể tham khảo thêm một hiện tượng tương tự về quản trị rủi ro: How to deal with the economic impact of pandemics: https://vn.ielts.net/how-to-deal-with-the-economic-impact-of-pandemics/

AI trong y tế và dịch vụ khám chữa bệnh thông minh, phân tích lợi ích rủi ro và chiến lược viết IELTS

1. Đề Writing Part 2

Artificial intelligence is increasingly used in healthcare for diagnosis, treatment planning, and resource allocation. Do the advantages of this trend outweigh the disadvantages?

Dịch đề: Trí tuệ nhân tạo ngày càng được sử dụng trong y tế cho chuẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và phân bổ nguồn lực. Lợi ích của xu hướng này có lớn hơn bất lợi không?

Phân tích đề bài:

• Dạng câu hỏi: Advantages vs. Disadvantages + Opinion (Outweigh). Bạn phải nêu cả hai mặt và kết luận bên nào trội hơn.
• Từ khóa quan trọng: diagnosis (chuẩn đoán), treatment planning (lập phác đồ điều trị), resource allocation (phân bổ nguồn lực y tế), advantages/disadvantages (lợi ích/bất lợi).
• Lỗi thường gặp:
  • Chỉ liệt kê lợi ích mà không phân tích rủi ro như data privacy (bảo mật dữ liệu), algorithmic bias (thiên lệch thuật toán).
  • Lạc đề sang “AI nói chung” mà không gắn vào healthcare delivery (quy trình cung cấp dịch vụ y tế).
  • Thiếu lập trường rõ ràng cho “outweigh”.
• Cách tiếp cận chiến lược:
  • Dàn ý 2-1: 2 lợi ích chính (độ chính xác chuẩn đoán, hiệu quả phân bổ – tiếp cận từ xa) vs. 1 rủi ro lớn (thiên lệch, quyền riêng tư, phụ thuộc máy) kèm giải pháp (human oversight).
  • Dùng ví dụ “telemedicine triage”, “AI radiology” để cụ thể hóa.
  • Chốt luận: AI là “augmented intelligence” hỗ trợ, không thay thế chuyên môn bác sĩ.

2. Bài mẫu Band 8-9 (The impact of AI on healthcare delivery)

Giới thiệu: Bài Band 8-9 cần lập trường rõ, phát triển ý sâu, ví dụ xác đáng, từ vựng học thuật linh hoạt và liên kết mượt.

Bài luận (299 từ):
While fears about job displacement and data misuse persist, the advantages of deploying artificial intelligence in healthcare delivery clearly outweigh the drawbacks. Properly governed, AI can elevate diagnostic accuracy, expand access, and help clinicians allocate scarce resources more rationally.

First, AI systems enhance diagnostic precision by identifying patterns that elude the human eye. In radiology and pathology, algorithms trained on millions of images can flag early-stage anomalies, enabling earlier interventions and fewer false negatives. This does not render physicians obsolete; rather, it delivers augmented intelligence, allowing clinicians to focus on complex decision-making and empathetic care that machines cannot replicate.

Second, AI amplifies access, especially in under-served or rural areas. Telemedicine triage powered by natural language processing can prioritize urgent cases, while predictive analytics anticipate bed shortages and supplies. As a result, hospitals can streamline patient flow and reduce waiting times. In public health, early-warning models detect disease clusters before they escalate, protecting communities and easing financial burdens on health systems.

Admittedly, there are serious risks. Algorithmic bias can harm minorities if training data are skewed, and large-scale medical datasets raise privacy and consent concerns. Yet these are governance failures, not inherent flaws of the technology. With transparent validation, rigorous auditing, human-in-the-loop oversight, and robust cybersecurity, the downside can be contained.

In conclusion, the net effect of AI on healthcare delivery is decisively positive. By coupling machine efficiency with human judgment, we can achieve safer diagnoses, fairer resource allocation, and more equitable access. The imperative, therefore, is not to reject AI, but to regulate and integrate it wisely.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	8.5	Trả lời đầy đủ dạng “outweigh”, nêu cả lợi ích và rủi ro kèm lập trường rõ ràng. Luận điểm cụ thể (diagnostic precision, access, bias, governance) phát triển thuyết phục.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	8.0	Mở–thân–kết rõ, mỗi đoạn 1 ý chính, dùng từ nối tự nhiên. Có sự tham chiếu logic “risks… governance failures… oversight” giúp mạch lập luận liền mạch.
Lexical Resource (Từ vựng)	8.5	Từ vựng học thuật đa dạng: augmented intelligence, triage, auditing, equitable access. Collocations chuẩn, ít lặp, diễn đạt chính xác ngữ cảnh y tế.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	8.0	Cấu trúc đa dạng: mệnh đề quan hệ, cụm phân từ, so sánh, đảo ngữ nhẹ. Sai sót không đáng kể, kiểm soát tốt thì và hòa hợp chủ-vị.

Các yếu tố giúp bài này được chấm điểm cao

• Lập trường “advantages outweigh” được khẳng định ở mở bài và kết bài, nhất quán toàn bài.
• Ví dụ sát ngữ cảnh: radiology/pathology, telemedicine triage, predictive analytics.
• Chuyển hướng phản biện gọn: xem rủi ro là vấn đề quản trị hơn là bản chất công nghệ.
• Từ vựng đặc thù ngành: algorithmic bias, early-warning models, human-in-the-loop.
• Câu chủ đề mỗi đoạn rõ ràng, câu chốt liên kết ý hiệu quả.
• Có giải pháp cụ thể: validation, auditing, oversight, cybersecurity.
• Nhịp câu linh hoạt, đan xen câu ngắn–dài tạo tiết tấu học thuật tự nhiên.

Chiến lược lập dàn ý và cấu trúc bài luận IELTS về AI trong y tế

3. Bài mẫu Band 6.5-7 (The impact of AI on healthcare delivery)

Giới thiệu: Band 6.5-7 có ý tưởng hợp lý, ví dụ đủ dùng, từ vựng tương đối linh hoạt nhưng còn lặp và đôi chỗ diễn đạt chưa tinh.

Bài luận (265 từ):
Artificial intelligence is changing healthcare quickly, and I believe its benefits are greater than its drawbacks. The most obvious advantage is improved diagnosis. When AI compares thousands of scans in seconds, doctors can detect problems earlier and avoid unnecessary treatments. This saves time and money for both hospitals and patients.

Another benefit is better access to services. In many rural areas, there are not enough specialists. With AI chatbots and telemedicine tools, people can receive basic advice, and urgent cases are sent to hospitals faster. This can reduce waiting times and pressure on emergency rooms. AI can also predict the need for beds or medicines, so managers can plan more efficiently.

However, AI is not perfect. One problem is data privacy. If patients’ records are not protected, they may be leaked or sold. Another problem is bias. If algorithms are trained on limited data, they might make unfair decisions for some groups. Nevertheless, I think these issues can be managed through clear rules, regular audits, and human supervision. In fact, AI should support doctors, not replace them.

In conclusion, while there are real risks, the overall impact of AI on healthcare delivery is positive. If we combine technology with strict standards and professional judgment, we can achieve more accurate diagnosis, faster services, and more equal access for patients.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	7.0	Trả lời đủ yêu cầu “outweigh”, có cả lợi–hại và kết luận nghiêng về lợi ích; ví dụ hợp lý nhưng chưa sâu.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	7.0	Cấu trúc 4 đoạn rõ; nối ý mạch lạc nhưng từ nối còn lặp (Another benefit/However). Có chỗ chuyển ý chưa thật tinh tế.
Lexical Resource (Từ vựng)	6.5	Từ vựng đủ dùng: chatbots, telemedicine, audits; vẫn còn lặp “benefit/problem”. Ít collocation nâng cao.
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	7.0	Câu phức có dùng mệnh đề quan hệ và động từ nguyên mẫu; lỗi nhỏ về song song chưa đáng kể; nhìn chung chính xác.

So sánh với bài Band 8-9

• Độ sâu lập luận: Band 8-9 có phân tích “governance failures” và giải pháp cụ thể (validation, auditing), Band 6.5-7 chỉ dừng ở nêu “clear rules”.
• Từ vựng: Bài cao hơn dùng collocations chuyên ngành (“human-in-the-loop oversight”, “equitable access”), bài 6.5-7 dùng từ phổ thông (“clear rules”, “faster services”).
• Mạch lạc: Bài 8-9 có chuyển đoạn tinh tế, nhấn nhá bằng cụm nhấn mạnh; bài 6.5-7 liên kết ổn nhưng còn lặp mẫu từ nối.
• Ví dụ: Bài 8-9 cụ thể theo chuyên khoa (radiology), bài 6.5-7 nói chung chung.

4. Bài mẫu Band 5-6 (The impact of AI on healthcare delivery)

Giới thiệu: Band 5-6 thường có ý chung chung, ví dụ mờ, lỗi mạo từ/giới từ/thì, liên kết rời và lặp từ.

Bài luận (258 từ):
Nowadays AI is everywhere in hospitals. I think it is very good and it make healthcare better. First, AI can do diagnosis very fast and save many time for doctors. For example, it can read the scan and tell the result immediately, so people do not need to wait. This is very convenience and reduce cost.

Second, AI also help management. It can count the beds and medicines and tell manager what to buy. In the countryside, there is not many doctor, so AI is useful to give advice to people on the phone. Then patient can go to hospital when they really need. These things show AI have many advantages.

However, there are some disadvantages. The biggest is privacy because data can be stolen by hacker. Also, AI is not always correct. If it is wrong, patient can get bad treatment. Some people even lose jobs because AI replace them. But I still believe advantages are more than disadvantages, because technology is improving every day and we should accept it.

In conclusion, AI is very important for healthcare delivery and we should use it more. Government should make some rule to control AI and also hospital should train staff to use AI correctly, so everything will be fine.

Phân tích Band điểm

Tiêu chí	Band	Nhận xét
Task Response (Hoàn thành yêu cầu)	6.0	Có nêu lợi–hại và kết luận nghiêng về lợi ích nhưng lập luận hời hợt, ví dụ chưa thuyết phục.
Coherence & Cohesion (Mạch lạc & Liên kết)	5.5	Đoạn ý còn rời, từ nối nghèo nàn; lặp từ; thiếu dẫn dắt giữa luận điểm và ví dụ.
Lexical Resource (Từ vựng)	5.5	Từ vựng cơ bản, lặp “AI”, “advantage”, “disadvantage”, kết hợp từ sai (“many time”, “very convenience”).
Grammatical Range & Accuracy (Ngữ pháp)	5.5	Lỗi mạo từ, hòa hợp chủ-vị, giới từ; câu đơn chiếm đa số, ít đa dạng cấu trúc.

Những lỗi sai của bài – phân tích & giải thích

Lỗi sai	Loại lỗi	Sửa lại	Giải thích
it make healthcare better	Hòa hợp chủ-vị	it makes healthcare better	Chủ ngữ số ít “it” đi với động từ số ít “makes”.
save many time	Collocation/đếm được	save much time / save a lot of time	“Time” không đếm được; dùng “much/a lot of”.
very convenience	Từ loại	very convenient	Dùng tính từ “convenient” thay vì danh từ “convenience”.
there is not many doctor	Hòa hợp/số nhiều	there are not many doctors	“Doctors” số nhiều → “are”; thêm “s”.
AI have many advantages	Hòa hợp chủ-vị	AI has many advantages	“AI” coi như số ít → “has”.
make some rule	Số ít/số nhiều	make some rules	“Some” đi với danh từ số nhiều “rules”.

Cách Cải Thiện Từ Band 6 Lên Band 7

• Nâng tầm ví dụ: thay “AI read scan” bằng “AI-supported radiology reduces false negatives in early cancer detection”.
• Dùng từ học thuật: thay “very good” bằng “beneficial/transformative”; “count beds” thành “forecast bed occupancy”.
• Đa dạng cấu trúc: thêm mệnh đề quan hệ, cụm phân từ, câu điều kiện.
• Sửa triệt để lỗi mạo từ/the, thì và hòa hợp chủ-vị; kiểm tra bằng cách đọc to từng câu.
• Tăng liên kết: dùng “However/Meanwhile/Consequently/Notably” và từ nối nội đoạn (for instance, in particular).

5. Từ vựng quan trọng cần nhớ

Từ/Cụm từ	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ (tiếng Anh)	Collocations
diagnostic accuracy	n.	/ˌdaɪəɡˈnɒstɪk əˈkjʊərəsi/	độ chính xác chẩn đoán	AI can improve diagnostic accuracy in radiology.	improve/increase diagnostic accuracy
treatment planning	n.	/ˈtriːtmənt ˈplænɪŋ/	lập kế hoạch điều trị	AI assists clinicians in treatment planning.	assist in/optimize treatment planning
resource allocation	n.	/rɪˈsɔːs ˌæləˈkeɪʃn/	phân bổ nguồn lực	Predictive models support resource allocation.	efficient/resource allocation
algorithmic bias	n.	/ˌælɡəˈrɪðmɪk ˈbaɪəs/	thiên lệch thuật toán	Algorithmic bias may harm minorities.	mitigate/identify algorithmic bias
telemedicine	n.	/ˌtelɪˈmedɪsɪn/	y tế từ xa	Telemedicine expands rural access.	telemedicine services/platforms
human-in-the-loop	adj./n.	/ˌhjuːmən ɪn ðə luːp/	có con người giám sát	Human-in-the-loop oversight is essential.	human-in-the-loop oversight/system
data privacy	n.	/ˈdeɪtə ˈpraɪvəsi/	quyền riêng tư dữ liệu	Hospitals must ensure data privacy.	ensure/protect data privacy
early-warning model	n.	/ˌɜːli ˈwɔːnɪŋ ˈmɒdl/	mô hình cảnh báo sớm	Early-warning models detect outbreaks.	deploy/develop early-warning models
equitable access	n.	/ˈekwɪtəbl ˈækses/	tiếp cận công bằng	AI should promote equitable access.	promote/advance equitable access
rigorous auditing	n.	/ˈrɪɡərəs ˈɔːdɪtɪŋ/	kiểm định nghiêm ngặt	Rigorous auditing reduces risk.	conduct/require rigorous auditing
outweigh	v.	/ˌaʊtˈweɪ/	vượt trội hơn	The benefits outweigh the drawbacks.	clearly/decisively outweigh
streamline	v.	/ˈstriːmlaɪn/	tinh gọn, tối ưu	AI can streamline patient flow.	streamline processes/operations
proponents	n.	/prəˈpəʊnənts/	người ủng hộ	Proponents argue AI saves lives.	strong/early proponents
to some extent	phrase	/tuː sʌm ɪkˈstent/	ở một mức độ nào đó	I agree to some extent.	agree/disagree to some extent
on balance	phrase	/ɒn ˈbæləns/	xét tổng thể	On balance, AI is beneficial.	On balance, it seems…

Lưu ý phát âm: chú ý trọng âm “algorithmic”, “equitable”, “rigorous”. Ghi nhớ bằng cách đặt vào collocations.

6. Cấu trúc câu dễ ăn điểm cao

1. Câu phức với mệnh đề phụ thuộc

• Công thức: Mệnh đề chính + when/while/although/because + mệnh đề phụ.
• Ví dụ từ bài Band 8-9: While fears about job displacement persist, the advantages … clearly outweigh the drawbacks.
• Vì sao ghi điểm: Tạo đối lập tinh tế, thể hiện kiểm soát logic.
• Ví dụ bổ sung: Although AI is not perfect, it can reduce waiting times. Because datasets are sensitive, hospitals must enforce privacy.
• Lỗi thường gặp: Dùng “although…but” cùng lúc; thiếu dấu phẩy cần thiết.

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

• Công thức: Danh từ, which/who + mệnh đề phụ, mệnh đề chính.
• Ví dụ: AI provides augmented intelligence, which allows clinicians to focus on complex care.
• Ghi điểm: Bổ sung thông tin, tăng tính học thuật.
• Ví dụ: Telemedicine, which has grown rapidly, improves access. These models, which are data-hungry, require safeguards.
• Lỗi thường gặp: Quên dấu phẩy; dùng “that” thay “which” trong mệnh đề không xác định.

3. Cụm phân từ (participial phrases)

• Công thức: V-ing/V-ed + cụm bổ nghĩa, mệnh đề chính.
• Ví dụ: Powered by natural language processing, telemedicine triage prioritizes urgent cases.
• Ghi điểm: Nén thông tin, tăng độ cô đọng.
• Ví dụ: Trained on large datasets, the model improves accuracy. Facing staff shortages, hospitals turn to automation.
• Lỗi thường gặp: Lạm dụng gây mơ hồ chủ ngữ; treo từ (dangling participle).

4. Câu chẻ (Cleft sentences)

• Công thức: It is/was + X + that/who + mệnh đề.
• Ví dụ: It is governance, not the technology itself, that determines outcomes.
• Ghi điểm: Nhấn mạnh điểm then chốt.
• Ví dụ: It is human oversight that prevents harm. It was early detection that saved lives.
• Lỗi thường gặp: Nhầm thì; lặp cấu trúc quá nhiều làm cứng câu.

5. Câu điều kiện nâng cao (mixed/3rd)

• Công thức: If + past perfect, S + would + V (now); hoặc dạng điều kiện hỗn hợp.
• Ví dụ: If algorithms had been audited properly, fewer patients would suffer today.
• Ghi điểm: Năng lực mô tả giả định và hậu quả phức tạp.
• Ví dụ: If data were anonymized, trust would improve. If hospitals invested earlier, outcomes would have improved.
• Lỗi thường gặp: Sai thì; dùng “will” trong mệnh đề if.

6. Đảo ngữ (Inversion)

• Công thức: Only if/Not until/Never + trợ động từ + S + V.
• Ví dụ: Only with transparent validation can AI deliver equitable access.
• Ghi điểm: Nhấn mạnh lập trường, đa dạng cấu trúc.
• Ví dụ: Not until safeguards are enforced will trust increase. Rarely do policies keep pace with innovation.
• Lỗi thường gặp: Quên đảo trợ động từ; dùng sai trật tự từ.

7. Checklist Tự Đánh Giá

• Trước khi viết:
  • Xác định dạng đề (opinion/discuss/outweigh/problem-solution).
  • Gạch 2-3 lợi ích đặc thù y tế + 1-2 rủi ro kèm giải pháp.
  • Quyết định lập trường “outweigh” ngay từ đầu.
• Trong khi viết:
  • Mỗi đoạn một ý chính, có ví dụ cụ thể (radiology/triage/predictive).
  • Dùng từ nối cấp đoạn (However/Consequently/Notably) và nội đoạn (for instance/in particular).
  • Kiểm tra mạo từ (a/an/the), thì, hòa hợp chủ-vị khi hoàn tất mỗi đoạn.
• Sau khi viết:
  • Soát lỗi collocations (reduce time → reduce waiting times).
  • Rà soát kết luận: nhắc lại lập trường và điều kiện để thành công (oversight, auditing).
  • Đếm từ 250-320; tiêu chí đủ ý trước rồi mới tăng độ “bóng bẩy”.
• Mẹo quản lý thời gian:
  • 5 phút phân tích đề + dàn ý.
  • 25 phút viết 4 đoạn (80-90-80-50 từ).
  • 5 phút soát lỗi từ vựng-ngữ pháp và chỉnh cohesive devices.

Kết bài

Tổng kết lại, The impact of AI on healthcare delivery là chủ đề vàng cho IELTS Writing Task 2 vì bạn có thể cân bằng lợi ích – rủi ro, gắn với ví dụ cụ thể (chuẩn đoán hình ảnh, y tế từ xa, phân bổ nguồn lực) và kết luận bằng giải pháp quản trị. Con đường cải thiện hiệu quả là luyện dàn ý theo mẫu 2 lợi ích – 1 rủi ro kèm giải pháp, nắm chắc collocations chủ đề và 6 cấu trúc câu ăn điểm. Hãy viết một bài mỗi ngày, áp dụng checklist, rồi trao đổi trong cộng đồng học để nhận phản hồi thực tế. Thời gian cải thiện từ 6.0 lên 7.0 thường mất 6-8 tuần nếu luyện đều và phản hồi chất lượng. Bạn có thể tham khảo thêm các chủ đề quản trị rủi ro y tế – kinh tế để mở rộng ý tưởng và ví dụ trong bài viết. Chúc bạn luyện tập hiệu quả và đừng quên lưu lại bài này làm “sổ tay” khi ôn thi!