数据隐私与安全问题

智能医学工程依赖大量个人健康数据进行分析和预测，这些数据的收集、存储和传输过程中可能会遇到安全漏洞，导致患者隐私被侵犯。为了确保这些数据不被滥用，需要制定严格的保护措施，如加密技术、访问控制等。此外，随着大数据技术的发展，对个人信息处理能力越来越强，因此如何平衡医疗研究需求与患者隐私权益，是一个值得深入探讨的问题。

算法偏见与决策透明度

在智能医疗系统中使用到的算法可能存在偏见，这种偏见可能影响对不同群体（如性别、种族）的诊断结果，从而产生不公正的医疗决策。因此，提高算法透明度和解释性是解决这一问题的关键，也是确保人工智能在医学领域应用时能够做出合理决定的一条路径。

设备成本高昂

相较于传统手段，许多智能医疗设备价格较高，不仅包括购买成本，还包括后续维护更新费用。这对于资源有限的小型医院或者发展中国家来说是一个巨大的负担，使得他们难以接入这项先进科技，从而限制了全球范围内的人民获得优质医疗服务。

网络依赖性的风险

随着数字化转型不断推进，医生们越来越依赖网络连接来获取病情信息或远程咨询患者。然而，如果网络出现故障或受到攻击，将直接影响到紧急情况下的救治工作，并且如果病例信息泄露，则可能导致更严重的后果。因此，在设计这些系统时，要考虑到网络稳定性和备份方案，以应对不可预知的情况。

人才培养短缺

随着智能医学工程迅速发展，其所需专业人才也日益增多，但现有教育体系未能及时适应这一变化，加剧了相关技能人才短缺的问题。这意味着很多潜在创新的项目因为缺乏足够的人才支持而无法顺利推进，同时也阻碍了整个行业向前发展。

伦理道德标准模糊界限

面对新兴科技带来的复杂问题，如死者遗体再利用、大规模基因编辑等，一些伦理道德标准变得模糊化。在没有清晰规定的情况下，由于不同文化背景下的价值观差异，对待同一问题有不同的看法，这增加了国际合作中的困难，并为政策制定者提供了更多挑战。