Read the following passage about AI in healthcare and mark the letter A, B, C or D on your answer sheet to indicate the

The word "they" in paragraph 1 refers to _________.

(Từ "they" trong đoạn 1 ám chỉ đến _________.)

A. health areas (các lĩnh vực y tế)

B. AI-driven tools (các công cụ do AI điều khiển)

C. companies (các công ty)

D. professionals (chuyên gia)

Thông tin: Companies developing these AI-driven tools claim they enhance efficiency and reduce the workload for medical professionals.

(Các công ty phát triển các công cụ dựa trên AI này tuyên bố rằng chúng giúp nâng cao hiệu quả và giảm khối lượng công việc cho các chuyên gia y tế.)

Where in paragraph 1 does the following sentence best fit?

(Câu sau đây phù hợp nhất ở đâu trong đoạn 1?)

"A major issue is that many AI evaluations rely on standardized medical exams, such as the MCAT, rather than real-world clinical scenarios."

("Một vấn đề chính là nhiều đánh giá AI dựa vào các kỳ thi y khoa chuẩn hóa, chẳng hạn như MCAT, thay vì các tình huống lâm sàng thực tế.")

A. [III]

B. [II]

C. [IV]

D. [I]

Đoạn hoàn chỉnh: [I] Artificial intelligence (AI) is becoming an integral part of healthcare, assisting in areas such as cancer screenings, medical transcription, and virtual nursing. [II] Companies developing these AI-driven tools claim they enhance efficiency and reduce the workload for medical professionals. [III] However, some experts raise concerns about whether these tools perform as effectively as claimed. [IV] A major issue is that many AI evaluations rely on standardized medical exams, such as the MCAT, rather than real-world clinical scenarios.

([I] Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một phần không thể thiếu của chăm sóc sức khỏe, hỗ trợ trong các lĩnh vực như sàng lọc ung thư, phiên âm y khoa và điều dưỡng ảo. [II] Các công ty phát triển các công cụ do AI điều khiển này tuyên bố rằng chúng nâng cao hiệu quả và giảm khối lượng công việc cho các chuyên gia y tế. [III] Tuy nhiên, một số chuyên gia nêu lên mối lo ngại về việc liệu các công cụ này có hiệu quả như tuyên bố hay không. [IV] Một vấn đề lớn là nhiều đánh giá AI dựa trên các kỳ thi y khoa chuẩn hóa, chẳng hạn như MCAT, thay vì các tình huống lâm sàng thực tế.)

The word "inadequate" in paragraph 2 is OPPOSITE in meaning to _________.

(Từ "inadequate" trong đoạn 2 có nghĩa TRÁI LẠI với __________.)

A. unequal (không bằng nhau)

B. complex (phức tạp)

C. restricted (hạn chế)

D. sufficient (đủ)

Thông tin: AI models, particularly large language models (LLMs), are trained using extensive datasets, but their evaluations are often inadequate.

(Các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), được đào tạo bằng cách sử dụng các tập dữ liệu mở rộng, nhưng việc đánh giá của chúng thường không đầy đủ.)

=> inadequate >< sufficient

According to paragraph 2, what is one major limitation of AI evaluations in healthcare?

(Theo đoạn 2, một hạn chế lớn của đánh giá AI trong chăm sóc sức khỏe là gì?)

A. They primarily assess theoretical knowledge instead of real-world applications.

(Chúng chủ yếu đánh giá kiến ​​thức lý thuyết thay vì các ứng dụng trong thế giới thực.)

B. They rely heavily on real patient data rather than simulated scenarios.

(Chúng dựa nhiều vào dữ liệu bệnh nhân thực tế thay vì các tình huống mô phỏng.)

C. They consistently demonstrate AI's technical errors in clinical settings.

(Chúng liên tục chứng minh các lỗi kỹ thuật của AI trong các bối cảnh lâm sàng.)

D. They focus too much on patient communication and not enough on medical knowledge.

(Chúng tập trung quá nhiều vào giao tiếp với bệnh nhân và không đủ vào kiến ​​thức y khoa.)

Thông tin: A review of AI assessments in healthcare found that only a small fraction involved real patient data. Most studies focused on testing medical knowledge rather than practical applications like prescription writing or patient communication. As a result, these benchmarks fail to accurately measure AI's effectiveness in real clinical settings.

(Một đánh giá về đánh giá AI trong chăm sóc sức khỏe cho thấy chỉ một phần nhỏ liên quan đến dữ liệu bệnh nhân thực tế. Hầu hết các nghiên cứu tập trung vào việc kiểm tra kiến ​​thức y khoa hơn là các ứng dụng thực tế như viết đơn thuốc hoặc giao tiếp với bệnh nhân. Do đó, các chuẩn mực này không thể đo lường chính xác hiệu quả của AI trong các bối cảnh lâm sàng thực tế.)

Which of the following best paraphrases the underlined sentence in paragraph 2?

(Câu nào sau đây diễn giải tốt nhất câu được gạch chân trong đoạn 2?)

A. Early adoption of AI in healthcare may result in exaggerated claims about its effectiveness.

(Việc áp dụng AI sớm trong chăm sóc sức khỏe có thể dẫn đến những tuyên bố phóng đại về hiệu quả của nó.)

B. Researchers believe AI lacks the capability to replace human decision-making in healthcare.

(Các nhà nghiên cứu tin rằng AI không có khả năng thay thế việc ra quyết định của con người trong chăm sóc sức khỏe.)

C. AI has already been widely accepted and applied in healthcare since the early age without concerns.

(AI đã được chấp nhận rộng rãi và áp dụng trong chăm sóc sức khỏe từ khi còn nhỏ mà không có lo ngại.)

D. Limited evaluations may cause overestimation of AI, leading to early use in healthcare.

(Đánh giá hạn chế có thể gây ra việc đánh giá quá cao AI, dẫn đến việc sử dụng sớm trong chăm sóc sức khỏe.)

Thông tin: Researchers argue that such limited evaluations create an unrealistic perception of AI's capabilities, leading to premature deployment in healthcare environments.

(Các nhà nghiên cứu cho rằng những đánh giá hạn chế như vậy tạo ra nhận thức không thực tế về khả năng của AI, dẫn đến việc triển khai sớm trong môi trường chăm sóc sức khỏe.)

The word "overlook" in paragraph 3 is CLOSEST in meaning to ________.

(Từ " overlook " trong đoạn 3 có nghĩa GẦN NHẤT với ________.)

A. recognize (nhận ra)

B. highlight (làm nổi bật)

C. ignore (bỏ qua)

D. examine (kiểm tra)

Thông tin: Since they primarily assess physician-level knowledge, they overlook the perspectives of nurses and other healthcare workers.

(Vì họ chủ yếu đánh giá kiến ​​thức của bác sĩ nên họ bỏ qua quan điểm của y tá và những nhân viên chăm sóc sức khỏe khác.)

=> overloook = ignore

Which of the following best summarizes paragraph 3?

(Câu nào sau đây tóm tắt tốt nhất đoạn 3?)

A. Deborah Raji and her team claim that the current evaluation methods in medicine are effective and diverse but need minor adjustments to include more healthcare professionals.

(Deborah Raji và nhóm của bà khẳng định rằng các phương pháp đánh giá hiện tại trong y học có hiệu quả và đa dạng nhưng cần có những điều chỉnh nhỏ để bao gồm nhiều chuyên gia chăm sóc sức khỏe hơn.)

B. Deborah Raji and her team argue that medical assessments should be based on real clinical workflows rather than rigid benchmarks that focus only on physician-level knowledge.

(Deborah Raji và nhóm của bà lập luận rằng các đánh giá y khoa nên dựa trên quy trình làm việc lâm sàng thực tế thay vì các chuẩn mực cứng nhắc chỉ tập trung vào kiến ​​thức ở cấp độ bác sĩ.)

C. Deborah Raji and her team explain that the primary issue with current benchmarks is their difficulty level, which prevents many healthcare workers from performing well.

(Deborah Raji và nhóm của bà giải thích rằng vấn đề chính với các chuẩn mực hiện tại là mức độ khó của chúng, điều này ngăn cản nhiều nhân viên chăm sóc sức khỏe thực hiện tốt công việc.)

D. Deborah Raji and her team concur that standardized exams are the best way to evaluate medical knowledge, but they should be expanded to include nurses and other healthcare workers.

(Deborah Raji và nhóm của bà nhất trí rằng các kỳ thi chuẩn hóa là cách tốt nhất để đánh giá kiến ​​thức y khoa, nhưng chúng nên được mở rộng để bao gồm cả y tá và các nhân viên chăm sóc sức khỏe khác.)

Thông tin: Computer scientist Deborah Raji and her colleagues emphasize the need for more realistic and diverse evaluation methods. Current benchmarks are rigid and do not reflect the complexity of real-world medical tasks. Since they primarily assess physician-level knowledge, they overlook the perspectives of nurses and other healthcare workers. Raji suggests developing assessments based on actual clinical workflows and patient interactions, rather than relying on standardized exams that do not represent real-world applications.

(Nhà khoa học máy tính Deborah Raji và các đồng nghiệp của bà nhấn mạnh nhu cầu về các phương pháp đánh giá thực tế và đa dạng hơn. Các chuẩn mực hiện tại rất cứng nhắc và không phản ánh được tính phức tạp của các nhiệm vụ y tế trong thế giới thực. Vì chúng chủ yếu đánh giá kiến ​​thức ở cấp độ bác sĩ nên chúng bỏ qua quan điểm của y tá và các nhân viên chăm sóc sức khỏe khác. Raji đề xuất phát triển các đánh giá dựa trên quy trình làm việc lâm sàng thực tế và tương tác với bệnh nhân, thay vì dựa vào các kỳ thi chuẩn hóa không đại diện cho các ứng dụng trong thế giới thực.)

Why do researchers emphasize transparency from hospitals and AI vendors?

(Tại sao các nhà nghiên cứu nhấn mạnh tính minh bạch từ các bệnh viện và nhà cung cấp AI?)

A. To establish more reliable standards for evaluating AI.

(Để thiết lập các tiêu chuẩn đáng tin cậy hơn cho việc đánh giá AI.)

B. To minimize the financial burden of AI implementation in hospitals.

(Để giảm thiểu gánh nặng tài chính khi triển khai AI tại các bệnh viện.)

C. To make further testing of AI in health care services unnecessary.

(Để không cần phải thử nghiệm thêm AI trong các dịch vụ chăm sóc sức khỏe.)

D. To speed up the adoption of AI across healthcare facilities.

(Để đẩy nhanh việc áp dụng AI trên khắp các cơ sở chăm sóc sức khỏe.)

Thông tin: [Đoạn 4] Transparency from hospitals and AI vendors regarding their evaluation processes and AI integration would also help create more accurate benchmarks. By focusing on real deployment scenarios, researchers can better assess AI's strengths and limitations, ultimately ensuring safer and more effective applications in healthcare.

(Sự minh bạch từ các bệnh viện và nhà cung cấp AI liên quan đến quy trình đánh giá và tích hợp AI của họ cũng sẽ giúp tạo ra các chuẩn mực chính xác hơn. Bằng cách tập trung vào các kịch bản triển khai thực tế, các nhà nghiên cứu có thể đánh giá tốt hơn điểm mạnh và hạn chế của AI, cuối cùng đảm bảo các ứng dụng an toàn và hiệu quả hơn trong chăm sóc sức khỏe.)

Which of the following can be inferred about the writer's attitude towards using AI tools in healthcare?

(Câu nào sau đây có thể suy ra về thái độ của người viết đối với việc sử dụng các công cụ AI trong chăm sóc sức khỏe?)

A. The writer is completely opposed to AI in healthcare, believing that it poses significant risks to patients' lives due to its lack of credibility. => sai

(Người viết hoàn toàn phản đối AI trong chăm sóc sức khỏe, tin rằng nó gây ra rủi ro đáng kể cho tính mạng của bệnh nhân do thiếu độ tin cậy.)

B. The writer is doubtful about AI tools, so they shouldn't be fully integrated into medical practice as the medical companies have recommended. => sai

(Người viết nghi ngờ về các công cụ AI, vì vậy chúng không nên được tích hợp hoàn toàn vào hoạt động y tế như các công ty y tế đã khuyến nghị.)

C. The writer sees AI as a perfect replacement for human healthcare workers and supports its rapid implementation. => sai

(Người viết coi AI là sự thay thế hoàn hảo cho nhân viên y tế và ủng hộ việc triển khai nhanh chóng của nó.)

D. The writer is optimistic about AI's potential but stresses the need for more rigorous evaluation before widespread adoption. => đúng

Thông tin: [Đoạn 4] To improve AI evaluation, researchers propose strategies such as gathering data from hospitals, analyzing real-world AI usage, and conducting adversarial testing to explore potential weaknesses. Transparency from hospitals and AI vendors regarding their evaluation processes and AI integration would also help create more accurate benchmarks. By focusing on real deployment scenarios, researchers can better assess AI's strengths and limitations, ultimately ensuring safer and more effective applications in healthcare.

(Để cải thiện đánh giá AI, các nhà nghiên cứu đề xuất các chiến lược như thu thập dữ liệu từ bệnh viện, phân tích việc sử dụng AI trong thế giới thực và tiến hành thử nghiệm đối nghịch để khám phá các điểm yếu tiềm ẩn. Sự minh bạch từ các bệnh viện và nhà cung cấp AI liên quan đến quy trình đánh giá và tích hợp AI của họ cũng sẽ giúp tạo ra các chuẩn mực chính xác hơn. Bằng cách tập trung vào các kịch bản triển khai thực tế, các nhà nghiên cứu có thể đánh giá tốt hơn các điểm mạnh và hạn chế của AI, cuối cùng đảm bảo các ứng dụng an toàn và hiệu quả hơn trong chăm sóc sức khỏe.)

Which of the following best summarizes the passage?

(Câu nào sau đây tóm tắt đúng nhất bài đọc này?)

A. AI is revolutionizing healthcare, and although existing evaluation methods are limited for ensuring its safety and effectiveness, there is nothing that scientists can do to improve it. => sai

(AI đang cách mạng hóa chăm sóc sức khỏe và mặc dù các phương pháp đánh giá hiện có còn hạn chế trong việc đảm bảo tính an toàn và hiệu quả của nó, nhưng các nhà khoa học không thể làm gì để cải thiện nó.)

B. AI models in healthcare which have been claimed to be effective by their mother companies are mainly tested on physician-level knowledge, making them ineffective for assisting medical professionals. => sai vì chỉ đúng 1 phần trong bài đọc chưa bao quát hết các nội dung còn lại

(Các mô hình AI trong chăm sóc sức khỏe được các công ty mẹ tuyên bố là hiệu quả chủ yếu được thử nghiệm trên kiến ​​thức cấp độ bác sĩ, khiến chúng không hiệu quả trong việc hỗ trợ các chuyên gia y tế.)

C. AI has significantly improved healthcare, but concerns still remain about its potential biases, leading to new suggestions with a view to replacing it. => sai

(AI đã cải thiện đáng kể chăm sóc sức khỏe, nhưng vẫn còn lo ngại về các sai lệch tiềm ẩn của nó, dẫn đến những đề xuất mới nhằm thay thế nó.)

D. Although AI is increasingly used in healthcare, current evaluation methods are limited, leading researchers to call for more realistic assessments based on real-world clinical applications. => đúng

(Mặc dù AI ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong chăm sóc sức khỏe, nhưng các phương pháp đánh giá hiện tại còn hạn chế, khiến các nhà nghiên cứu kêu gọi các đánh giá thực tế hơn dựa trên các ứng dụng lâm sàng trong thế giới thực.)