数据隐私与安全问题

在数字化转型过程中，智能医学工程面临着数据隐私与安全的挑战。随着越来越多的医疗数据被收集和分析，这些敏感信息一旦泄露，将对患者的个人权益造成严重影响。此外，网络攻击、病毒和其他恶意软件也可能对医疗系统造成破坏，从而导致重要数据丢失或被篡改。

技术依赖性过高

智能医学工程高度依赖先进技术，如人工智能、大数据分析和互联网连接。这意味着如果这些基础设施出现故障或者遭受攻击，整个医疗体系都将受到影响。例如，如果医院内部计算机系统崩溃，医生无法访问关键病历记录，这将直接威胁到患者的生命安全。

医疗伦理问题

随着科技的发展，对于什么是合适使用这些新工具的问题变得更加复杂。例如，在使用AI诊断疾病时，有可能会引发关于责任归属的问题：如果诊断结果出错，是不是应该追究程序设计者的责任？如何平衡技术创新与法律法规？

人才短缺问题

虽然数字化转型带来了巨大的经济潜力，但它同样要求新的技能sets。在很多国家尤其是在一些低收入国家，教育体系并没有准备好为学生提供足够的人工智能和大数据相关课程。这使得企业难以招聘到有必要经验的人才，从而限制了他们能够充分利用这项技术。

成本效益不明显

尽管采用最新科技可以提高效率，但实施成本往往很高。对于许多小型及中型医院来说，加上现有的预算负担购买最新设备以及培训员工进行操作确实是一个挑战。此外，一些设备或服务需要持续维护更新，这增加了长期成本压力。

法律法规监管不足

当前全球范围内对于健康IT（Health IT）领域法律法规存在差异且不完善。这使得跨国公司在不同市场推广产品时面临诸多困难，并且未能充分利用其创新能力。此外，还存在立法滞后于快速变化的技术发展的情况，使得政策制定者必须不断调整既有的立法框架以适应新兴技术带来的变革。