智能医学工程作为未来医疗领域发展的一个重要方向，其在精准诊断、个性化治疗、远程监控等方面展现了巨大的潜力。但是，随着这一领域的快速发展也伴随了一系列挑战和缺点。以下是几个关键点：
技术依赖性高
智能医学工程严重依赖先进的信息技术和通信系统，这使得其在实际应用中存在较高的技术门槛。在资源有限或基础设施落后的地区，实施这类系统可能会遇到诸多困难。此外，一旦出现技术故障，如软件bug或者硬件失效，都可能导致整个系统瘫痪，从而影响患者健康。
数据隐私与安全问题
随着更多数据被收录用于智能医学决策，保护个人隐私成为了一个重要议题。如何确保病人的敏感信息不被滥用，是当前面临的一个大问题。此外，由于网络攻击和数据泄露的风险，不断增加，因此需要不断升级安全措施以防范各种威胁。
3.伦理困境
在采用新科技之前，我们必须考虑这些科技带来的伦理后果，比如对人工智慧AI进行训练所需的大量医疗数据是否道德可行，以及AI决策过程透明度的问题等。在某些情况下，即使AI表现出色，它们还没有达到人类医生的水平，而我们又如何评估它提供的建议呢？
高昂成本
开发和部署智能医疗设备通常涉及大量资金投入。这对于许多国家尤其是那些经济条件不佳的地方来说是一个重大负担。即便有资金，也需要长期投资维护更新，以保持系统功能正常运作。
人才短缺
虽然需求日益增长，但相关人才却相对稀缺。这包括从编写算法到解读结果的人员，以及具备跨学科知识背景的人员。教育体系需要调整来培养足够数量且具备适当技能的人才来应对这个挑战。
法律框架不完善
由于智能医学工程是个新的领域，对应法律法规相对薄弱，没有一套完整合适的地方法律可以规范该领域活动。此外，与传统医疗模式相比，新兴科技引发的一系列新的争议，如责任归属、保险支付方式等都尚未得到有效解决。
综上所述，无论是在技术层面还是社会文化层面，智能医学工程都面临着诸多挑战。如果不能有效地解决这些问题，那么无疑会阻碍这一革命性的行业前进，为实现更好的公共卫生服务创造障碍。
