智能医学工程的挑战：技术与伦理缺点探究
技术依赖性问题
在智能医学工程中，高度依赖于先进的技术和数据分析，这可能导致医疗资源集中在拥有这些技术能力的地区，而忽视了那些基础设施落后的地区。这种不平衡可能会进一步加剧全球健康差距。
隐私保护漏洞
随着更多个人健康数据被收集、存储和分析，隐私保护成为了一个重要议题。未能妥善处理这些信息可能会导致患者隐私泄露，从而对他们造成严重影响。
系统安全风险
智能医疗设备需要联网以便进行远程监控和数据更新，但这也增加了网络攻击的风险。如果系统不够安全，便有可能出现数据篡改或设备控制被滥用，从而危及患者生命。
人工智能决策偏差
人工智能算法虽然能够快速处理大量复杂数据，但它们也容易受到训练样本中的偏见影响。这意味着AI系统在做出诊断或治疗建议时，有潜在的偏见问题，不利于提供公正服务。
医疗专业知识过度依赖
尽管人工智能可以辅助医生做出更精准的诊断，但如果过分依赖AI工具，医生的临床经验和直觉技能可能会退化。此外，对AI输出结果的一手动作评估能力也是至关重要的。
法律责任归属问题
当使用自动化系统出现医疗错误时，要确定谁应该承担责任变得更加复杂。这涉及到法律框架如何适应新兴科技，以及如何确保所有相关方都负有合理责任，并且能够得到相应补偿。
