技术成本高昂
智能医学工程所依赖的先进技术和设备价格昂贵，这导致初期投资巨大，对于一些小型或中型医疗机构来说，可能难以承担。同时，随着技术的不断更新换代，维护和升级这些系统也需要额外的资金投入。
数据隐私安全问题
在智能医学工程中，患者数据是核心资产，但如何确保这些数据不被非法侵犯成为了一个重大挑战。传统的网络安全措施可能不足以应对复杂的攻击手段，因此必须开发更为先进、更为有效的心理学模型来预防和检测潜在威胁。
人工智能算法偏差
人工智能算法虽然能够处理大量复杂数据，但它们也存在学习偏差的问题。这意味着如果训练数据集中的信息有误或者缺失，那么AI决策可能会出现错误，从而影响到诊断结果甚至治疗效果。
医疗人员接受能力限制
尽管新兴技术带来了许多便利，但医生和护士对于新工具、新方法仍然需要时间去适应。这包括对最新的人机交互界面、新的监控系统以及自动化辅助诊断设备等方面都需进行专业培训，以确保他们能最大限度地发挥这些技术带来的优势。
法律与伦理考量
随着科技发展，一些法律框架和伦理标准开始显得过时或不足以涵盖所有新出现的情况。例如，在使用AI辅助诊断过程中涉及到的责任归属问题，以及如何平衡个人权益与公共健康利益，都成为法律部门必须解决的问题。
用户体验设计不足
用户体验是一个重要但常被忽视的话题。在某些情况下，患者操作界面不直观、导航困难，这可能导致用户流失。此外，对于老年人或其他特定群体来说，更需要考虑易用性因素，以保证整个医疗服务体系的可访问性。
