数据隐私保护问题
在智能医学工程中，患者数据是关键资源，其收集、存储和处理都涉及到严格的法律法规。然而，随着大数据和人工智能技术的发展，这些数据可能会被滥用或泄露，从而侵犯患者隐私权。例如，在某些医疗应用中，如果不加以控制，患者个人信息可能会被未经授权的人士访问或用于非医疗目的。这对提高公众对于医疗保密性的信任产生了负面影响。
技术依赖性风险
智能医学设备和系统越来越依赖于复杂的软件和硬件，这种高度专业化意味着当出现故障时，即使是小型错误也可能导致整个系统崩溃。这种技术依赖性增加了医疗服务中的不可预测性，并对医护人员提供服务带来了额外压力。此外，由于缺乏标准化测试方法，大多数智能医疗设备并没有经过充分的安全审查，因此存在潜在安全漏洞。
人机界限模糊
人工智能在诊断过程中的介入，使得人类诊断者难以判断哪些决策是由他们自己做出的，而哪些是由算法推荐出来的。这种模糊界限可能导致责任归属的问题，比如如果AI建议的一个治疗方案失败了，那么谁应该负责？此外，过度依赖AI还可能削弱医生的临床技能，最终影响整个行业的人才培养体系。
伦理困境
随着AI在医学领域越来越普遍，它如何指导决策变得尤为重要。比如，对于患有严重疾病但又无法自我表达需求（如老年人）的人来说，是否应该使用AI进行决策？这涉及到尊重个体意愿以及保障其基本权利的问题。如果不能确保这些原则得到遵守，就会引发社会伦理上的争议。
经济效益考量
虽然采用先进技术可以提高效率，但高昂成本往往成为实施阻碍。在许多国家，公共卫生体系面临巨大的财政压力，因此投资新的科技项目需要仔细评估其经济效益。在某些情况下，即便新技术具有显著改善疗效或者降低成本的手段，也因为资金短缺而难以推广普及。这进一步加剧了全球范围内健康资源分配不均的问题。
