一、智能医疗设备的依赖性

在现代医疗领域，智能医疗设备如MRI、CT扫描仪等已经成为治疗和诊断疾病不可或缺的一部分。然而，这些高科技设备往往依赖于复杂的软件系统和精密的硬件组件，其故障可能会导致无法提供必要的医疗服务，从而对患者生命安全构成严重威胁。

二、数据隐私与安全问题

随着大数据技术在医学领域的广泛应用，患者个人信息被大量收集用于研究和分析。尽管有许多法律法规试图保护这些敏感信息，但实际操作中仍存在泄露风险。一旦数据被非法获取，不仅可能侵犯患者隐私，也可能导致健康信息被滥用。

三、人工智能决策偏差

人工智能算法虽然能够快速处理大量数据并作出预测，但它们也受到训练过程中的偏见影响。在某些情况下，这种偏见可能导致AI模型产生不准确甚至歧视性的诊断结果，对于需要个性化治疗计划的人群尤其如此。

四、高昂成本与普及问题

最新一代的心理健康监测装置或是先进的药物递送系统通常价格昂贵，对普通家庭来说难以负担。此外，即使技术得到了开发，如何将这些创新产品推向全球各地贫困地区仍是一个巨大的挑战。

五、伦理争议与道德责任

作为一种新兴技术，人工智慧在医学上的应用引发了关于伦理标准的问题，比如谁拥有控制AI决策权，以及如果出现错误时责任归属应如何划分。这些都是需要深入探讨并制定明确政策来解决的问题。

六、专业人员技能过渡期痛苦

随着AI取代一些传统职能，如影像学报告员或肿瘤筛查专家等，一线医护人员面临着职业生涯转变带来的压力。这不仅包括重新培训自己的知识和技能，还涉及到心理调整过程，以适应新的工作角色和环境变化。

七、新旧矛盾下的长期可持续发展策略制定

为了保证智能医学工程能够持续推动人类健康事业前进，我们必须采取有效措施解决上述所列出的问题，并制定长远规划，以促进技术创新同时保障社会公平正义以及专业人员们的地位稳固。