为什么说智能医学工程存在缺点？
首先，智能医学工程依赖于大量的数据处理能力，这意味着它需要强大的计算资源和高速网络连接。如果这些基础设施出现问题，比如在远程医疗服务中，可能会导致诊断延误甚至无法提供服务。
如何克服数据处理能力不足的问题？
其次，虽然人工智能可以辅助医生进行疾病诊断，但它并不等同于专业医生的直觉和经验。有时候，复杂或罕见的病例可能难以通过算法完全准确地识别，从而影响到治疗效果。
怎样保证AI与人类医生合作？
再者，隐私保护是另一个重要的问题。在集成大规模健康数据时，我们必须确保个人信息不会被滥用或泄露。这要求不仅要有严格的法律法规，还要有高效的安全措施来保障患者隐私权益。
如何有效保护患者隐私权？
此外，对于某些技术来说，其开发成本很高，而且更新迭代周期长。对于一些小型医院或者发展中国家的医疗机构来说，这样的技术可能是不切实际或经济负担太重。
为什么开发成本高且更新迭代慢是一个问题？
最后，不同国家、地区对医疗设备及软件标准化程度不同，这给国际合作带来了困难。例如，一款在美国成功运行的人工智能系统，在非洲使用时可能因为电力供应稳定性差、互联网连接不畅等原因而无法正常工作。
怎么解决跨国合作中的标准化问题？
