2024-10-22 数码 0
技术依赖性
智能医疗设备和系统往往依赖于复杂的软件和硬件技术，这使得它们在故障或软件更新时可能会中断服务。例如，某些心脏起搏器或糖尿病监测设备需要定期连接互联网以接收软件更新，而这就要求患者能够稳定地访问网络。此外，如果这些设备出现问题，患者可能无法及时获得必要的医疗救助。
隐私和安全问题
隐私泄露是智能医学工程面临的一个重大挑战。在集成大量个人健康数据的大型数据库中，保护用户隐私成为一个巨大的难题。同时，由于智能医疗系统通常都联网，因此它们也成为潜在的安全漏洞。如果这些系统被黑客攻击，患者信息可能会遭到盗用或滥用。
数据质量与可靠性
智能医疗决策高度依赖于高质量、准确无误的数据。但实际上，大量医生记录的手动输入可能导致错误，从而影响整个诊断过程。此外，即便是自动化采集到的数据，也有可能受到仪器精度不一致、环境干扰等因素影响，从而降低了整体诊断结果的可靠性。
人机交互界限模糊
当人工智能（AI）开始参与疾病诊断时，它们必须能够理解人类语言并提供清晰易懂的反馈。这对于设计合适的人机交互界面提出了新的要求。然而，不同的人对语言理解有不同的需求，同时不同文化中的沟通方式也有显著差异，这增加了实现跨文化兼容性的难度。
法律责任归属问题
在使用AI进行医疗决策时，如果出现错误或者未能预见的问题，该责任应由谁承担？这是一个法律上具有争议的问题，因为AI本身并不具备意志，所以不能简单地将其视为自然人。在这种情况下，要明确哪个实体——公司、开发者还是使用者——应该对失误负责，是一个复杂且关键的问题。
教育培训需求增大
随着技术不断进步，对医护人员来说掌握最新知识和技能变得越来越重要。特别是在新兴领域如深度学习应用于医学影像分析方面，专业人员需要接受额外培训才能有效利用这些工具。而教育资源有限，加之成本考虑，使得这一点成为了诸多国家面临的一个共同挑战。
社会经济效益平衡考量
智能医学工程虽然带来了许多改善治疗效果和提高效率，但它也伴随着较高成本。这包括购买昂贵设备、维护、高级软件许可费用以及对员工进行专门培训等。一旦投入资金后，如发现收益不如预期，那么企业甚至国家都会面临巨大的经济压力，并不得不重新评估投资回报率与社会福祉之间关系。
