技术局限性
智能医学工程虽然在诊断和治疗上取得了巨大进步，但其依赖于复杂的算法和数据处理能力。这些系统往往需要大量高质量的训练数据来提高准确性，而现实中的医疗环境可能难以提供足够多样化且真实的案例。因此，尽管模型能够在特定的领域表现出色，但它们对新的或未见病例可能缺乏应对能力。这意味着医生仍然需要通过经验和直觉来辅助决策，尤其是在面临突发情况或未知病因时。
伦理考量
随着人工智能（AI）在医疗领域越来越深入，它们开始参与到更敏感的人类活动中，如疾病预测、个体化治疗方案以及甚至是终身监控等。在这些过程中，隐私保护成为了一个关键问题。如果AI系统能够访问患者的个人健康信息，这些信息就有可能被滥用，从而侵犯患者隐私权。此外，由于AI决策过程不透明，其是否做出了公正合理的决定也成为了一大争议点。
可持续发展问题
随着人口老龄化和慢性疾病增加，对医疗资源需求日益增长。智能医学工程承诺可以通过提高效率降低成本，但是实际操作中它所需的大量计算资源消耗却是一个不可忽视的问题。例如，深度学习模型通常需要强大的服务器进行运算，这样的硬件消耗会导致能源浪费并对环境产生负面影响。而且，即使能实现节能环保，也存在软件更新迭代周期长、过快变动技术标准等问题，这些都要求不断投入资金维护系统，使得整体成本远非一劳永逸。
医疗服务平等性的担忧
虽然智能医学工程具有普适性的潜力，但实际应用中却容易出现服务不平等的情况。对于那些拥有较好的网络连接、高级设备支持以及专业知识的人来说，他们更容易接受新技术，并从中获得更多好处。而那些居住在偏远地区或者经济条件有限的人群则可能无法享受到同样的便利。这不仅削弱了医疗体系的一致性，还加剧了社会贫富差距。
法律法规框架不足
目前针对使用AI在医疗领域内所采取的法律法规尚显不足。由于这项技术迅速发展，其相关规范还未完全赶上，而且国际间存在差异，使得跨国合作和全球范围内实施这一技术变得困难。此外，由于涉及到人命安全，所以任何误判或错误都将引起严重后果，因此制定出既有效又充分保障公众利益的法律框架是一个紧迫而艰巨任务。
