数据隐私和安全问题
随着智能医疗设备的普及，患者的健康信息日益增多，这也为数据隐私和安全带来了新的挑战。未经授权的访问或泄露可能导致严重后果，如身份盗用、健康信息被滥用等。此外，如何确保在云端存储和传输过程中数据不受侵犯也是一个复杂的问题。
算法精度与人工智慧依赖性
虽然人工智能在诊断疾病方面显示出巨大的潜力，但其算法精度往往受到大量训练数据集大小、质量以及特征选择等因素的限制。在某些情况下，如果缺乏足够多样化且高质量的标签数据，模型可能无法准确地学习到有效规则。更糟的是，当AI系统遇到它们从未见过的情况时，它们可能会失败甚至给出错误建议。
伦理道德考量与决策偏差
智能医疗引入了新的伦理问题，比如决定权是否应该由机器来掌握，以及机器决策是否符合人类价值观。还有关于个体差异、文化背景和社会经济状况对治疗效果影响的问题，以及这些因素如何被考虑进去。这需要制定明确的人工智能伦理框架以避免偏差。
法律法规监管不完善
当前许多国家对于人工智能在医疗领域应用还没有明确而全面的人工智能法律体系，因此很难对违反规定行为进行有效监管。缺少统一标准会阻碍技术发展，并增加企业运营风险。此外，对于AI决策产生的一些副作用或负面结果，没有清晰指示责任归属也是一大难题。
教育培训需求与专业人才短缺
随着科技进步，医生必须学会如何利用这些先进工具，而这一点目前仍然是一个挑战。教育系统需要快速适应并提供相应课程，以培养具备必要技能和知识的人才。而现实是，大部分医生都还处于学习曲线上，他们需要时间来适应这项新技术，并将其融入他们既有的实践中。
成本效益分析困境
尽管使用AI可以提高效率并降低长期成本，但最初投资巨大，而且要实现所需的大规模采纳，还需要更多资源投入。此外，与传统手术相比，一些先进手术或治疗方法通常价格更高，这使得它成为一个可持续发展中的挑战，使得一些患者因为经济原因而无法接受这种创新疗法。
用户接受程度与心理影响评估不足
尽管有很多研究表明人们愿意接受基于AI的心血管疾病检测，但我们了解到的用户心理状态及其对创新产品接受程度非常有限。为了让患者感到放心并提高他们使用这些新工具的积极性，我们需要更多关于用户体验（UX）设计研究，以便创造更加友好直观的人机界面（UI）。
