数据隐私与安全

智能医学工程依赖于大量个人健康信息的收集和分析，这些信息对于保护患者隐私至关重要。然而，随着数字化医疗记录系统的普及，数据泄露和未经授权访问的问题日益凸显。因此，确保数据安全性成为一个关键挑战。

技术成本与可访问性

尽管智能医疗设备和软件在诊断准确性上有所突破，但其高昂的研发成本往往限制了其广泛使用。在许多发展中国家，医生可能无法获得最新科技工具，从而导致资源分配不均，影响公共卫生服务质量。

人工智能算法解释力度不足

人工智能模型虽然能够识别复杂模式并提供预测，但它们通常缺乏对决策过程透明度。这使得医生难以理解AI推荐治疗方案背后的逻辑，并且很难在出现错误时进行必要的修正或改进。

医疗伦理与道德问题

随着人工智能在医疗领域越来越多地被采用，其引起的一系列伦理问题也愈发显著。例如，在个体化药物治疗中如何平衡个体差异与群体平均值，以及如何处理AI决策带来的社会不公等问题，都需要深入探讨。

法律框架不完善

现有的法律体系对于新兴技术如AI尚未形成统一标准。这导致在法律层面给予足够支持和监管方面存在障碍，比如责任归属、知识产权保护以及跨国界合作等方面都需要进一步加强相关法规建设工作。

数据完整性与更新速度慢的问题

由于数据来源多样且分布广泛，它们之间可能存在格式兼容性问题。此外，由于技术快速发展，对应的人才培养周期较长，因此人才短缺也是一个严峻的问题。这些因素共同作用，使得数据整合和系统更新变得困难，不利于保持系统实时有效果效率良好。