数据隐私保护问题
在智能医学工程的推广过程中，个人健康数据的隐私保护成为了一个棘手的问题。随着越来越多的医疗设备和应用程序能够收集、分析和共享患者信息，如何确保这些敏感数据不会被滥用或泄露成了一项重大挑战。这不仅涉及到技术层面的安全措施，也需要立法和政策上的支持，以建立有效的数据保护框架。
人工智能算法偏见
人工智能（AI）在医疗领域中的应用往往依赖于大量历史数据来训练模型，这意味着如果这些训练数据存在偏见，那么最终生成的人工智能系统也可能会继承这种偏见。在处理复杂疾病诊断时，如果算法对某些群体表现出偏差，不但影响了治疗效果，还可能加剧社会不平等。因此，必须加强对AI算法开发过程中的可解释性和公正性的监督。
医疗伦理问题
随着科技进步，人们对“生命”、“健康”、“死亡”的定义发生了变化，而这也引发了一系列伦理问题。例如，在使用机器学习进行个性化治疗方案设计时，有关权利、责任以及决定权的问题变得尤为重要。此外，与传统医患关系相比，数字化医疗环境下医生的角色、职责以及患者期待之间存在显著差异，这要求我们重新审视现有的伦理规范并制定新的指导原则。
技术标准化与兼容性问题
不同厂商生产的医疗设备通常采用不同的通信协议和软件格式，这导致用户难以实现不同产品间无缝交互。虽然行业内有各种试图解决这一问题，如Health Level Seven International（HL7）的电子健康记录标准，但实际上由于技术更新迭代迅速，以及各方利益相关者的抵制，一致且广泛采用的国际标准仍然是一个未解决的问题。
法律风险与责任归属
随着更多复杂案例出现，如自主车辆运送药品造成事故，或是基于AI决策错误导致误诊等情况，对于法律体系来说如何界定责任成为一大难题。目前，大部分国家对于此类事件缺乏明确规定，因此很容易陷入争议。而且，由于新兴技术快速发展，其所带来的法律漏洞也是不断涌现出来的一大挑战，使得相关部门需要不断适应并调整立法框架以应对新型科技带来的法律风险。
