数据隐私和安全问题
在智能医学工程中，患者数据是关键。随着医疗大数据的普及，如何确保这些敏感信息不被滥用成为一个巨大的挑战。数据泄露、未经授权的访问以及个人隐私保护都是需要解决的问题。此外，数据安全也可能受到网络攻击和黑客行为的威胁，这些都可能导致医疗事故或财务损失。
技术依赖性过高
智能医学设备通常依赖于复杂的软件系统和硬件组件。如果这些系统出现故障或被病毒感染，它们可能无法正常工作，这将对患者生命造成严重威胁。例如，一些心脏起搏器如果因为软件更新失败而停止工作，将会直接影响到患者的心脏健康。
人工智能决策偏差
人工智能（AI）在诊断疾病方面具有极大的潜力，但它们也可能存在决策偏差。这意味着AI系统可能会根据其训练样本中的错误或者偏见来做出决定，而忽视了个体化情况。例如，如果AI算法主要基于白人的训练数据，那么它就有可能在诊断非洲裔美国人的疾病时表现不佳。
医疗专业知识缺乏
虽然技术进步使得远程监控和自我检测成为可能，但这并不意味着所有医生都具备处理这些新技术所需的专业知识。在某些情况下，医生需要学习新的技能以理解并正确使用这些设备，这对于他们来说是一个巨大的挑战。
法律责任问题
随着智能医疗设备变得越来越多样化，对制造商、医院以及医生的法律责任也日益增加。当涉及到错误使用或设计上缺陷时，如何分配责任并确定谁应该为发生的问题负责是一个复杂的问题，并且这个问题还没有得到完全解决。
经济负担与可访问性
许多先进科技产品价格昂贵，对普通消费者来说难以承受。此外，即使是较便宜的一些设备，也要求用户有一定的教育水平才能正确使用。这限制了它们对那些经济困难家庭成员和地区居民的大众群体来说有效率地获得必要治疗的手段。
伦理道德争议
除了以上提到的各种挑战之外，还存在关于人工智慧是否应该拥有“自主权”进行治疗决策，以及是否应该允许机器独立制定生命终结方案等深刻伦理道德争议。在这一领域，没有明确的人类价值观标准来指导我们走向未来。
