智能医学工程在促进医疗健康领域的发展方面具有巨大潜力，但同时也面临着一系列挑战和缺点，这些问题不仅涉及技术层面的难题，还深刻地体现了科技伦理之间复杂的关系。
数据隐私保护
随着人工智能和大数据技术在医学中的应用越来越广泛，患者个人信息得到了更为精细化的收集和分析。这无疑提高了医疗服务质量，但同时也引发了关于数据隐私保护的问题。如何确保这些敏感信息不会被滥用或泄露成为了一个迫切需要解决的问题。在这一点上，医患之间存在冲突：患者希望能够享受到高效、个性化的医疗服务，而又不愿意自己的个人信息被牟利。而医生则需在维护自身研究工作所需数据资源与尊重患者隐私权之间找到平衡点。
医疗决策依赖度过高
智能医学系统通常依赖于大量复杂算法进行疾病诊断和治疗建议，这些系统可能会因为算法错误或者输入数据偏差而导致错误决策。虽然目前的人工智能诊断能力已经非常先进，但仍然不能完全替代专业医生的直觉判断。此外，由于算法更新频繁，其对新病例处理效果有时无法预测，从而增加了医患风险。因此，在实际应用中，需要对AI系统进行充分验证，并且在重要决策前后加以审查，以减少误判率。
技术成本高昂
开发并部署智能医疗设备或软件通常涉及巨大的资金投入。对于一些小型医院或者地区来说，购买和维护这些先进设备可能是一个沉重负担。此外，即使是那些拥有相应资金支持的小型机构，也要考虑到人力资源配置问题，以及如何有效地将这些新技术融入现有的医疗流程中。
人文关怀缺失
随着AI取代部分传统职业，如影像学家、实验室助手等，人们担忧的是人类亲和力的丧失以及对病人的情感支持不足。在某种程度上，这正反映出科技进步带来的社会变革，为我们提出了新的哲学思考：是否可以通过机器模拟出同样的温暖关怀？如果答案是“否”，那么我们应该如何定义“优秀”的医疗服务？
法律框架不完善
全球范围内，对于利用人工智能进行医学诊断等活动尚未建立起明确且统一的一套法律框架。这意味着不同国家、甚至不同地区对于同样场景下的责任划分、侵权行为认定等都有不同的解释，使得企业运营困难，同时也给予用户带来了安全保障上的不确定性。因此，加强国际合作制定相关法律标准，是提升整个行业信任度并保证公众安全的一个关键步骤。
