技术局限性

智能医学工程依赖于先进的信息技术和数据分析能力，但这些技术并非完美无缺。例如，深度学习算法在处理复杂医疗数据时可能会出现过拟合现象，即模型在训练过程中过度拟合训练集导致泛化能力下降，这会影响到模型在实际应用中的准确性。此外，随着数据量的增加，计算资源和算法效率也成为一个挑战。

伦理难题

智能医学工程带来的一些新工具和方法，如基因编辑、人工智能诊断等，在伦理上引发了广泛争论。如何确保这些技术不被滥用，比如用于人口控制或个人隐私侵犯，是当前面临的一个重大挑战。此外，还有关于患者权益保护、医疗决策透明度以及医患关系变化等问题需要进一步探讨。

安全风险

任何依赖于软件系统的医疗设备都存在安全漏洞的问题。这包括网络攻击、病毒入侵以及硬件故障等潜在威胁。在使用基于云服务的大规模健康监测系统时，更容易受到网络攻击。而且，一旦发生严重错误或者黑客攻击，对患者生命安全造成直接威胁是不可接受的，因此必须加强对这些系统的安全审计和管理。

数据隐私与共享问题

为了提高治疗效果，大量个人的健康信息需要收集、存储和分析。但这同时也意味着大量敏感个人信息将被数字化，并可能因为各种原因泄露，从而给个人带来极大的隐私风险。因此，建立有效的人口统计学数据库管理机制，以及明确法律规定以保护个人健康数据成为了迫切任务之一。

医疗专业知识传递困难

尽管人工智能可以帮助解读大量复杂数据，但它并不具备人类专家的直觉和情感智慧。对于某些情况下的判断力和经验性的决策仍然无法完全替代人类医生的角色。如果没有有效的人才培养计划，不仅科技进步无法得到充分利用，而且未来可能还会出现技能老龄化的问题，为此需要加强跨学科教育合作，以培养既懂得运用AI工具，又能理解其局限性的人才队伍。