数据隐私和安全问题
在智能医学工程中，患者数据是核心资产。然而，这些数据一旦被泄露，可能会导致严重的后果。目前，我们面临着如何确保这些敏感信息不会被滥用，而又不影响医疗服务效率的问题。此外，随着人工智能（AI）技术的发展，保护个人健康信息免受未经授权访问或篡改成为新的挑战。
AI决策依赖性
虽然AI在疾病诊断、治疗方案制定等方面展现出巨大潜力，但其决策过程往往缺乏透明度。这意味着医生必须对机器学习算法产生的结果持有质疑态度，并能够理解为什么某个特定的预测或建议得出了结论。在没有充分解释的情况下，对于任何基于AI的决定，都存在一定程度上的不可靠性。
医疗设备成本高昂
许多先进医疗设备和系统，如MRI、CT扫描仪及其他复杂手术工具，其研发成本极高。而对于一些国家和地区来说，这样的投资可能超出了它们可负担范围，从而限制了这些地区居民享受到最新科技成果所带来的好处。
人才培养与专业知识更新难题
为了有效利用智能医学工程技术，需要大量具有相关领域专业知识的人才。然而，由于教育资源有限，以及快速变化的技术环境，一些地区很难提供足够多且持续更新的人才培训机会。这限制了科技创新和应用的推广速度。
法规框架不完善
不同国家对于使用新兴技术进行医疗干预拥有的法律规定差异较大，有些地方还缺乏明确关于人工智慧在医疗中的应用指南。因此，在全球范围内建立统一且适应未来发展趋势的人工智慧在医学领域合规法规体系是一个长期需要解决的问题。
用户接受度低
尽管很多新型医疗设备采用了一流科技，但如果用户对此感到恐惧或者不信任，那么即便最先进也无法真正发挥作用。在提高人们对这类新工具使用意愿上，还有很多工作要做，以促使更广泛地接受这种类型的心理障碍可以通过教育和沟通来克服。
技术融合与协同效应不足
不同类型的智能医疗系统之间缺乗良好的集成能力，使得整体效率降低。当一个系统无法轻松地与另一个相互兼容时，就可能造成信息孤岛现象，不利于整个网络化健康管理体系中各部分协同工作。
