2024-11-04 0
人工智能决策偏差
在智能医学工程中，人工智能模型通常依赖于大量数据进行训练和学习。然而，这些模型可能会因为数据偏见而产生决策偏差，影响诊断和治疗结果。此外，AI系统可能无法理解复杂的临床情况，因此在某些情况下，它们提供的建议可能并不总是最佳选择。
数据隐私与安全问题
随着越来越多的健康数据被转移到数字平台上，保护这些敏感信息成为了挑战。无论是医院内部还是云服务提供商的手中，都存在潜在的风险。如果不采取适当措施，加密和访问控制，那么患者个人信息就有被盗用或泄露的风险。
技术故障与维护成本
任何高级技术都需要定期维护更新以确保其性能。然而，对于医疗设备来说，这意味着额外开支，并且如果没有及时更新或修理，可导致设备失效，从而直接威胁到病人的生命。
医疗专业人员对新技术接受度有限
虽然数字化工具为医疗行业带来了许多便利，但它们也要求医生、护士以及其他医疗专业人员具备一定水平的人机交互技能。这对于一些年长或者受过传统教育的人员来说是一个挑战，他们可能不太愿意接受新的工作方式。
法律责任与伦理考量
随着科技进步，使得责任归属变得更加复杂。在使用自动化诊断工具时，如果出现错误，就很难确定谁应该承担责任，是制造商、软件开发者还是使用它的人员？此外，还有关于患者隐私权利、数据共享等伦理问题需要考虑解决。
经济负担与可访问性问题
尽管数字医学带来了很多好处，但其成本往往远超传统方法，这使得许多国家尤其是发展中国家难以实现普及。此外，即使拥有最新设备，也不能保证所有人都能通过互联网接入到这些资源，从而进一步加剧了社会分层现象。
