数据隐私保护
隐私泄露可能导致患者信息被滥用，影响医疗保健的安全性。智能医疗设备和系统必须确保数据加密、存储和传输过程中的安全性。此外，患者应有权控制他们的健康数据，并对其使用有明确的同意。
技术依赖性过高
依赖于先进技术的人工智能系统在出现故障或技术不匹配时可能无法正常运行。这可能导致生命危险情况下延误治疗时间，从而威胁到病人的生命安全。因此，需要建立多元化的备份系统，以防止单一点故障造成的大规模问题。
高昂成本
智能医学工程通常涉及昂贵的硬件和软件投资，这使得其普及受限。对于资源有限的小型医院来说，购买这些先进设备是非常困难的事情。此外，对于某些小型企业来说，其研发投入也会成为一个重负。
人机界限模糊
人工智能在诊断疾病方面表现出色，但在解释诊疗结果给非专业人员时存在挑战。人们往往难以理解复杂的人工智能决策，因此医生必须能够有效地沟通人工智能生成报告中包含的情报。
法律法规遵从性问题
随着人工智能技术不断发展，相关法律法规尚未完全适应新兴科技带来的变化。在没有明确规定的情况下，使得商业实践者面临巨大的不确定性，这限制了人工 inteligence 在医疗领域应用范围广度。
数据质量问题
医疗数据质量直接影响AI模型训练效果。如果数据存在缺失、错误或偏差，那么AI算法将无法准确预测或诊断疾病。这要求医疗机构要采取措施来保证输入数据的准确无误，并持续监控和改善数据库内容。
