智能医学工程作为现代医疗领域的一项重要技术，通过集成先进的信息技术、人工智能和生物医学科学，为疾病诊断、治疗和管理提供了新的方法。然而，这项技术也面临着一系列挑战和缺点。

数据隐私与安全

在智能医学工程中，患者的健康数据是核心资源。这些数据可能会被用于个性化医疗服务，但同时也存在泄露风险。这不仅侵犯了患者的隐私权，也可能导致个人身份被盗用或其他形式的犯罪行为。此外，随着越来越多的人使用数字健康记录系统，对于如何保护这些敏感信息成为一个复杂的问题。

算法偏见

人工智能模型依赖于大量历史数据进行训练，而这部分数据往往反映了特定群体或社会结构，因此容易带有偏见。例如，如果训练模型主要基于白人的健康数据，那么它就可能对非裔美国人或其他少数族裔患者做出错误的诊断。这意味着AI系统可能在某些群体中表现不佳，并因此导致不公平的地理分布问题。

成本效益分析

尽管高级别的人工智能可以提高医疗保健效率并降低成本，但其实施通常需要巨大的前期投资，以及不断更新维护设备。在一些国家尤其是在发展中国家，这样的投资对于政府财政来说是一个沉重负担，而且它们是否能够实现预期效果也是未知之数。

伦理难题

医生必须处理的是生命与死亡的问题，他们需要根据自己的专业判断作出决定。而机器学习算法目前无法理解人类的情感和道德价值观念，因此在决策过程中很难克服伦理困境，比如何确定什么是“最佳”治疗方案？

依赖程度过高

当人们开始依赖AI工具来辅助他们做决定时，如果这些工具出现故障或者无法适应新情况，人们将面临严重后果。这就要求我们建立一个有效且可靠的事务流程，以防止因为软件崩溃而造成误伤或者延误治疗时间。

合规性监管不足

由于科技发展迅速，与之相关法律法规尚未能完全跟上步伐。因此，在某些情况下，即使存在违反规定的情况，由于监管不足，被发现并受到惩罚变得困难，从而放大了潜在风险。