智能医学工程，作为未来医疗领域的一个重要组成部分，其在疾病诊断、治疗规划、个性化药物开发等方面展现出了巨大的潜力。但同时，这项技术也面临着诸多挑战和缺点，其中包括：

数据隐私问题

随着智能医疗设备和系统的普及，患者数据被广泛收集并用于改进服务质量。然而，这一过程中存在隐私泄露的风险，如个人健康信息可能会被未经授权的人士获取，从而对患者造成严重影响。在处理这一问题上，需要制定更加严格的数据保护法规，并加强对相关机构和个人责任追究。

技术依赖性

智能医疗设备往往依赖于先进的硬件和软件技术，而这些技术可能因为更新换代或故障而无法正常工作。这将导致医生无法准确地诊断病情或提供有效治疗，从而危害到患者生命安全。因此，在推广使用这些新兴科技时，必须确保其稳定性和可靠性，并为可能出现的问题制定应急预案。

社会经济不平等

高端智能医疗设备通常成本较高，对普通民众来说是一笔不小的开支。此外，由于教育水平差异，不同地区的人们对于新技术接受度也有所不同。这就引发了社会经济不平等的问题，即那些拥有更多资源的人可以更容易获得最新科技服务，而低收入群体则难以享受到相同水平的医疗保障。为了解决这一问题，可以通过政府补贴、公共卫生项目等方式来减少社会经济差距。

伦理困境

在应用人工智能（AI）进行疾病预测、药物研发等领域时，有关伦理问题日益凸显。例如，如果AI模型在训练过程中使用了偏见数据，那么它产生的结果也会带有偏见，从而对某些群体构成歧视。此外，当AI取代人类医生的角色时，将如何定义“良好”医患关系？如何界定AI介入程度，以保证足够的人类参与？

法律框架不足

随着智能医学工程快速发展，其法律框架还未能完全跟上步伐。一旦出现重大事件，如误诊或者过度治疗，我们可能需要重新审视现有的法律制度来适应新的情况。这要求立法者及时调整法律条文，同时鼓励研究人员探索新的政策建议，以便更好地管理这种创新迅速增长的情况。