数据隐私保护的困境
随着智能医学工程的发展，患者数据在数字化时代变得更加重要。然而，这也带来了新的隐私问题。医疗信息安全是保证数据不被未授权访问或滥用的关键，但当前技术还无法完全解决这一问题。如何确保患者个人信息不被泄露，并且防止其用于非法目的，是一个复杂而又紧迫的问题。
人工智能决策的透明度缺失
人工智能（AI）在诊断和治疗过程中越来越多地被应用，但它所作出的决策往往缺乏透明度。这使得医生难以理解AI如何做出决定，从而影响到对其结果的信任。此外，如果出现错误，也很难追溯导致原因。
医疗设备维护和升级挑战
随着科技不断更新换代，旧有医疗设备可能无法兼容新软件或硬件，这就要求进行频繁的维护和升级工作。但这既需要大量的人力资源，又涉及到资金投入，而且对于一些小型医院来说，这是一项经济负担巨大的任务。
技术依赖性过高
依赖于先进技术意味着当这些技术出现故障时，整个医疗体系都可能受到影响。例如，一台计算机系统崩溃可能会导致电子病历丢失、药物配送延迟甚至手术取消等严重后果。如果没有备份计划或者应急预案，就可能面临不可预见的情况。
医疗专业人员技能转型压力
智能医学工程推动了医疗行业向前发展，同时也给予了医务人员新的学习压力。为了适应新兴技术，如大数据分析、机器学习等，他们需要不断提升自己的知识水平和技能。这是一个长期且艰深的过程，对于许多年轻医生来说尤为具有挑战性。
伦理道德标准缺失规范
随着人工智能在医学领域日益普及，其产生的一些伦理问题并没有得到充分规范。在使用AI辅助诊断时，是否应该考虑患者的情感需求？是否应该让患者参与到AI决策流程中去？这些都是尚未得到广泛共识的问题，它们直接关系到个体权利以及社会公正性的考量。
法律法规跟不上科技步伐
法律法规是保障社会秩序和公平竞争环境的手段，而现有的法律框架对于处理由新兴科技引发的问题并不完备。在某些情况下，即便存在违反规定的情形，也由于相关法律条文模糊或过时，使得执法部门难以有效监管，从而造成合规风险增加。
