In the long term, the aim is not to replace clinical judgment, (15) ______.
Câu kết luận có cấu trúc phủ định ở vế đầu: “In the long term, the aim is not to replace clinical judgment,” (Về dài hạn, mục tiêu không phải là để thay thế phán đoán lâm sàng,). Trong tiếng Anh, cấu trúc song song rất phổ biến để thể hiện sự tương phản là: “not to V1, but to V2” (không phải để làm V1, mà là để làm V2).
Dịch nghĩa/Ngữ pháp:
A. that hospitals ought to spend... (Sai cấu trúc ngữ pháp).
B. because medical evidence... (Làm hỏng mạch tương phản của câu kết).
C. eliminating the need... (V-ing “eliminating” làm mất tính song song với “to replace”, đồng thời sai logic vì nó phủ định lại vế “not to replace”).
D. mà là để củng cố phán đoán của chuyên gia trong khi vẫn để lại trách nhiệm cuối cùng cho các bác sĩ lâm sàng con người (Sử dụng cấu trúc “but to strengthen...”, tuyệt đối song song với “not to replace”, đồng thời chốt lại thông điệp cốt lõi của bài: AI là công cụ hỗ trợ, không phải để thay thế con người).
Đáp án D tuân thủ nghiêm ngặt cấu trúc song song (Parallelism) và mang lại một câu chốt ý xuất sắc, bao quát thông điệp của toàn văn bản.
Chọn D.
→ In the long term, the aim is not to replace clinical judgment, but to strengthen expert judgment while leaving final responsibility with human clinicians.
Dịch nghĩa: Về dài hạn, mục tiêu không phải là để thay thế phán đoán lâm sàng, mà là để củng cố phán đoán của chuyên gia trong khi vẫn để lại trách nhiệm cuối cùng cho các bác sĩ lâm sàng con người.
Bài đọc hoàn chỉnh | Dịch bài đọc |
One of the most promising recent applications of artificial intelligence in medicine is rare-disease diagnosis. This field has long challenged clinicians because symptoms are often diverse, inconsistent, multisystem, and easily mistaken for more common disorders. In addition, the relevant knowledge base changes quickly as new genetic conditions continue to be identified. More broadly, this has created demand for systems to retrieve knowledge, and justify their suggestions transparently. In 2026, Nature reported DeepRare, an agentic system that combines clinical descriptions, genetic evidence, specialised tools, and literature retrieval to generate ranked differential diagnoses with traceable reasoning. Rather than producing a single obscure answer, the system links each hypothesis to verifiable medical evidence, because interpretability is increasingly treated as a clinical requirement rather than a technical luxury. This feature matters in practice because clinicians are unlikely to trust recommendations they cannot inspect, challenge, or justify. For that reason, some researchers argue that explainable AI could widen access to specialist-level reasoning in hospitals with limited expertise. Used carefully within specialist workflows, such tools may help hospitals shorten diagnostic delay and support patients who currently face long, uncertain journeys. Even so, recent reviews of AI agents in healthcare stress that progress will depend on more than technical accuracy alone. To be genuinely useful in clinical settings, these systems must be evaluated for safety, governance, and real-world reliability before they are widely deployed. In the long term, the aim is not to replace clinical judgment, but to strengthen expert judgment while leaving final responsibility with human clinicians. | Một trong những ứng dụng gần đây đầy hứa hẹn nhất của trí tuệ nhân tạo trong y học là chẩn đoán bệnh hiếm gặp. Lĩnh vực này từ lâu đã thách thức các bác sĩ lâm sàng vì các triệu chứng thường đa dạng, không nhất quán, ảnh hưởng đến nhiều hệ cơ quan và dễ bị nhầm lẫn với các rối loạn phổ biến hơn. Ngoài ra, nền tảng kiến thức liên quan thay đổi nhanh chóng khi các tình trạng di truyền mới tiếp tục được xác định. Rộng hơn, điều này đã tạo ra nhu cầu về các hệ thống có khả năng truy xuất kiến thức và biện minh cho các đề xuất của chúng một cách minh bạch. Năm 2026, tạp chí Nature đã báo cáo về DeepRare, một hệ thống tác nhân kết hợp các mô tả lâm sàng, bằng chứng di truyền, các công cụ chuyên dụng và truy xuất tài liệu để tạo ra các chẩn đoán phân biệt được xếp hạng với lập luận có thể truy xuất nguồn gốc. Thay vì đưa ra một câu trả lời mơ hồ duy nhất, hệ thống liên kết mỗi giả thuyết với bằng chứng y khoa có thể xác minh được, bởi vì khả năng diễn giải ngày càng được coi là một yêu cầu lâm sàng chứ không phải là một sự xa xỉ về mặt kỹ thuật. Tính năng này quan trọng trong thực tế vì các bác sĩ lâm sàng khó có thể tin tưởng các khuyến nghị mà họ không thể kiểm tra, thách thức hoặc biện minh. Vì lý do đó, một số nhà nghiên cứu lập luận rằng AI có thể giải thích được có thể mở rộng khả năng tiếp cận với lập luận cấp độ chuyên gia tại các bệnh viện có chuyên môn hạn chế. Nếu được sử dụng cẩn thận trong quy trình làm việc của chuyên gia, các công cụ như vậy có thể giúp bệnh viện rút ngắn sự chậm trễ trong chẩn đoán và hỗ trợ những bệnh nhân hiện đang phải đối mặt với những hành trình dài và không chắc chắn. Mặc dù vậy, các đánh giá gần đây về các tác nhân AI trong chăm sóc sức khỏe nhấn mạnh rằng sự tiến bộ sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố chứ không chỉ riêng độ chính xác kỹ thuật. Để thực sự hữu ích trong môi trường lâm sàng, các hệ thống này phải được đánh giá về độ an toàn, quản trị và độ tin cậy trong thế giới thực trước khi chúng được triển khai rộng rãi. Về dài hạn, mục tiêu không phải là để thay thế phán đoán lâm sàng, mà là để củng cố phán đoán của chuyên gia trong khi vẫn để lại trách nhiệm cuối cùng cho các bác sĩ lâm sàng con người. |