一、技术依赖性过高
在智能医学工程中，技术的发展确实为患者带来了许多便利。但同时，也增加了对电子设备和软件系统的依赖。当这些系统出现故障或被黑客攻击时，可能会导致严重的人身安全问题。例如，一些心脏起搏器和糖尿病监测设备都可以通过手机应用程序进行远程控制。如果这类设备遭到恶意软件攻击，就有可能危及用户生命。
二、隐私保护缺失
随着健康数据在数字平台上的积累，保护患者个人信息成为了一项至关重要但又极其困难的问题。即使是最先进的加密技术也无法完全防止数据泄露。在没有适当法律法规支持的情况下，这些敏感信息可能会被不法分子滥用，从而引发严重的社会后果。
三、人工智能伦理问题
人工智能在诊断过程中的应用越来越广泛，但它并不具备人类的情感和道德判断能力。一旦AI系统犯错，通常很难追究责任。此外，由于训练数据往往存在偏见，AI决策也可能反映出这些偏见，对少数群体造成不公正影响。这要求我们必须审慎地考虑如何将伦理原则融入到AI设计之中。
四、教育培训需求
为了充分利用智能医疗技术，我们需要不断提高医护人员对于新兴技术的了解和使用能力。然而，这意味着必须投入大量资源用于专业培训，不仅包括硬件知识，还包括数据分析和人工智能算法等方面。此外，对于普通公众来说，也需要普及相关知识，以便更好地理解并合理使用这些科技产品。
五、高昂成本与可访问性问题
虽然智能医疗设备能够提供高效且准确的地面诊断结果，但它们往往价格昂贵，对于一些贫困国家或地区居民来说，这是一笔巨大的开支。此外，即使某些设备变得更加经济化，它们仍然需要稳定的电力供应以及维护服务，这对基础设施薄弱的地方是一个巨大挑战。
六、法律框架不完善
当前全球各国对于智慧医疗领域尚未形成统一法律标准。这导致在不同地区之间进行跨界合作时遇到的各种法律障碍，如知情同意（Informed Consent）的规定差异，以及关于谁负责错误诊断结果所产生的一切后果等问题，都成为了国际合作的一个主要瓶颈。
七、新旧模型并存期限过长
由于政策制定者通常不会立即采纳新科技，而是允许它们经过一定时间观察和验证后再逐步推广，所以很多现有的传统治疗方法与新的智慧医疗手段同时存在。一段时间内两种模式共存，将增加复杂性，并且可能会导致资源浪费，因为两个不同的体系需要独立管理资金、物资以及人才培养计划。
八、中低收入群体排除风险机制不足
尽管市场上已经有许多针对低收入家庭设计的小型、小巧甚至免费的手持式健康监测工具，但是实际操作中还存在诸多限制，比如购买渠道有限、大众认知度较低等。在此背景下，如果忽视了这一层面的创新，那么我们就不能真正实现“人人享有”健康服务的目标。
