智能医学工程在医疗领域的应用日益广泛，但它也面临着诸多挑战和缺点。以下是其中的一些关键问题：
数据隐私与安全问题
随着大数据时代的到来，个人健康信息被收集、存储和分析越来越多。在智能医学工程中，这些敏感信息可能会通过互联网传输，存在泄露风险。此外，即使有了加密技术，也不能完全保证数据不会被未经授权的人访问或篡改。这不仅侵犯了患者的隐私权，还可能导致严重后果，如身份盗用、欺诈等。
技术依赖性过高
智能医疗设备往往依赖于复杂的软件系统和硬件组件。一旦这些系统出现故障或者更新不当，就可能导致设备无法正常工作甚至造成生命危险。此外，由于技术快速发展，一些先进但成本昂贵的设备很快就会过时，而旧设备则难以进行维修更新，这限制了其长期使用价值。
伦理道德考量
智能医学工程涉及人工智能决策支持系统（AI-DSS），它们可以基于算法对患者进行评估并提供治疗建议。但是，这种自动化决策过程可能会引起伦理争议，比如如何处理边缘案例，以及如何确保AI-DSS遵守同样的医疗标准。更重要的是，它们是否能够理解病人的情感需求，以及如何尊重病人的自主权。
可靠性与有效性问题
虽然许多研究表明某些类型的人工智能模型在诊断疾病方面表现出色，但它们通常是在特定条件下的优化结果。当将这些模型应用到实际临床环境中时，它们需要适应各种不同的背景和情况。因此，其准确率和可靠性受到质疑，并且还没有充分证明它们能够替代人类医生做出决定。
法律法规不完善
当前很多国家对于人工智能在医疗领域使用尚无明确法律框架，因此监管不足。在缺乏统一标准的情况下，企业之间以及不同地区之间可能会出现差异化操作，从而影响公众信任。而且，如果发生任何意外事故，无论是由人为还是机器错误引起，都需要迅速制定相应措施，以保护所有相关方，不仅包括患者本人，也包括医护人员及其家庭成员。
