数据隐私保护问题
随着智能医疗设备和系统的普及，患者数据的安全性成为一个严峻的问题。这些设备和系统可能会收集大量敏感个人信息，如健康记录、遗传信息等，这些信息如果不得到妥善保护，就有可能被滥用，导致个人隐私泄露或身份盗窃。此外，数据安全也存在网络攻击的风险，使得患者对智能医学工程产生了担忧。
技术标准化缺失
不同制造商开发出的智能医疗产品之间往往存在兼容性问题，这是由于缺乏统一的技术标准所致。医生和护士在使用这些产品时难以进行无缝切换，增加了工作量，也可能降低治疗效率。此外，一些高端设备价格昂贵，对于资源有限的小型医院来说是一大负担。
人工智慧算法偏差
人工智慧（AI）在医疗领域应用广泛，但其算法设计过程中难免会带有人类主观因素。这意味着AI决策可能受到预设偏见影响，从而影响到诊断结果。例如，如果训练数据中包含特定群体的人数较少，那么AI系统就很容易出现对该群体疾病诊断不准确的情况。
法律责任归属模糊
随着智能医学技术的发展，不同利益相关者之间关于法律责任归属的问题变得越来越复杂。当智能医疗设备出错或造成伤害时，其生产商、维护人员以及最终使用者都可能面临诉讼。在这样的背景下，为确保公平分配责任，并为业界提供稳定的操作环境，是非常重要但又充满挑战的事情。
医疗专业知识不足
尽管许多新兴科技已经渗透到了医疗领域，但并不是所有医务人员都具备处理这些新技术所需的专业知识。因此，当需要将传统手段与先进科技相结合时，他们很难有效地利用这些工具，以提高治疗质量和效率。而且，由于不断更新换代，这种技能短缺问题日益严重。
社会心理适应度差异
对于普通公众来说，接受由机器完成的一部分或全部诊疗流程是一个长期的心理调整过程。一方面，有些人因为信任机器能更好地控制自己的健康状况而乐意接受；另一方面，又有人因为担心失去与医生的直接联系而抵制这种趋势。这意味着，在推广智能医学工程的时候，还需要考虑到社会心理层面的因素进行适当调节。
维护成本高昂
虽然采用最新科技可以提高治疗效果，但同时也伴随着维护成本上升。特别是在某些小型医院或者资源受限的地方，因为没有足够资金投入到硬件更新和软件维护上，所以无法持续享受这类先进技术带来的好处，而且还要承担更多额外费用用于解决各种突发情况。
