智能医学工程在医疗领域的应用正在不断扩展，它通过集成先进的传感器、人工智能算法和机器学习来改善诊断准确性和治疗效果。然而，这项技术并非完美无缺，存在一些显著的缺点需要我们深入探讨。
数据隐私与安全问题
数据隐私是现代医疗信息技术面临的一个重大挑战。智能医学设备收集的大量健康数据如果不得到妥善保护，就可能被滥用或泄露，给患者带来严重后果。此外，与传统医疗相比，智能医疗系统更容易受到网络攻击，从而威胁到病人的个人信息安全。
人体适应性不足
虽然人工智能能够处理大量复杂数据，但它并不具备真正的人类理解能力。在某些情况下，当医生依赖于AI系统时，他们可能会忽视了自己作为专业人员独有的直觉和判断力，这可能导致决策失误。
技术依赖性过高
随着对高科技解决方案越来越多地使用，我们也必须认识到当这些系统出现故障或无法提供服务时所产生的问题。例如，在紧急情况下，如果电子记录系统崩溃，将会对救治工作造成极大的困扰，并且可能直接影响病人的生命安全。
医疗资源分配不均
尽管AI可以帮助分析大规模健康数据以识别模式和趋势，但这并不意味着所有地区都能获得相同程度的资源。这可能导致那些拥有更多资源并能够投资于最新技术的小型医院相对于拥有更丰富医疗经验的大型医院具有竞争优势，从而加剧现有的卫生资源分配不均问题。
法律与伦理难题
新的法律框架还未完全准备好应对由AI引发的一系列新挑战，比如责任归属问题。如果一个基于AI决策造成了伤害，该如何确定谁应该承担责任？同时，由于其高度自动化特征，AI在执行任务过程中的伦理行为也成为了一个值得深思的问题。
