随着人工智能技术的不断进步，智能医学工程已经成为现代医疗领域的一个重要组成部分。然而，无论多么先进的技术，也存在其缺点和局限性。在机器学习应用于医疗诊断时，这些缺点尤为突出。

首先，数据质量问题是智能医学工程中一个显著的缺点。为了训练有效的模型，需要大量高质量的数据。但现实情况下，大量健康数据往往难以收集和整合。此外，即使收集到了数据，有时候也可能包含偏见或错误，这会导致模型产生不准确或歧视性的预测结果。

其次，隐私保护也是一个关键问题。随着越来越多的人使用电子健康记录（EHRs）和可穿戴设备来监测自己的健康状况，他们对个人信息安全有了更高要求。如果这些信息未能得到妥善处理，它们可能被用于不当目的，如滥用个人身份信息或者进行非法交易。

再者，由于目前许多AI系统没有明确的人类道德指导原则，因此在面临复杂情景时很难做出正确决定。这可能导致一些严重后果，比如误诊、延误治疗甚至生命危险。在2019年，一款由Google开发的心理健康聊天机器人因无法识别用户自杀倾向而引发争议，这些都显示了AI在伦理决策上的不足。

最后，不同国家对于AI在医疗领域应用的法律法规差异较大，对于如何平衡创新与安全、效率与公正仍是一个开放的问题。例如，在美国，由于立法框架松散，关于患者权利保护和医生责任等方面存在争议，而欧洲则更加注重患者隐私保护，并制定了更为严格的规定。

综上所述，虽然智能医学工程带来了诸多便利，但同时也暴露了一系列挑战。本文强调的是，无论是在提高算法性能还是解决伦理困境上，都需要跨学科团队合作，以及政府、企业和社会各界共同努力，以确保这个快速发展但又充满潜在风险的大领域能够安全、高效地推动人类福祉提升。