数据隐私保护
智能医疗设备和系统收集的大量健康数据对于患者的隐私安全构成了威胁。这些数据如果被不当处理，可能会导致个人信息泄露，从而引发法律纠纷。因此，如何有效地保护患者隐私成为智能医学工程需要解决的一个关键问题。
人工智能决策偏差
人工智能在诊断疾病时依赖于大量算法和数据，这些算法可能因为过度拟合或其他原因而产生偏差。这种偏差可能导致误诊或者错误治疗方案，对患者生命安全构成直接威胁。如何提高AI系统的决策准确性是行业内不断探讨的话题。
医疗设备兼容性问题
不同制造商生产的医疗设备之间往往存在兼容性问题，这限制了它们在实际应用中的协同工作能力。在复杂多变的人体状况下，单一设备无法提供全面服务，因此提升医疗器械之间互操作性的研究变得越来越重要。
伦理标准缺失
随着科技进步，一些新兴医疗技术，如基因编辑、人工生殖等，在伦理上尚未得到充分考虑。这就要求我们建立相应的伦理标准，以保障这些技术发展过程中不会侵犯人类基本权利，同时也要保证科学研究能够持续进行。
技术更新迭代速度快
由于科技快速发展，某些先进医疗技术很快就会过时。此外，由于软件更新频繁，有时候医生和护士必须花费宝贵时间学习新工具，这对专业人员来说是一种压力，也影响到了医疗资源分配效率的问题需要通过更好的教育培训体系来解决。
法律法规落后
现有的法律法规对于一些新兴领域如远程监测、虚拟现实治疗等还没有明确规定。这使得企业难以确定如何遵守相关法律，同时也给执法部门带来了挑战，为此制定新的法律框架并加强执法监督成为必需项目。
