随着科技的飞速发展，智能医学工程在改善医疗服务效率、提高诊断准确性方面发挥了巨大的作用。然而，这一领域也面临着诸多挑战和缺点。

首先，数据隐私问题是智能医学工程的一个关键缺点。在使用大规模健康数据进行分析时，如何保护患者个人信息不被滥用或泄露成为了一个难题。例如，2019年，一家美国的医疗保健公司因未能妥善处理患者敏感信息而遭受了严重的安全漏洞事件。这类事件不仅损害了患者对医护人员信任，还可能导致法律责任。

其次，即使在技术上实现了高级别的人工智能系统，其决策过程往往依赖于训练时所用的数据集。如果这些数据存在偏见（比如因为历史原因中性化较差），AI系统可能会继承并放大这种偏见，从而影响到对某些群体的诊断和治疗结果。例如，有研究表明当前AI算法在检测非洲人的皮肤癌时表现得比检测白人更准确，这种现象被称为“算法种族主义”。

再者，尽管人工智能能够帮助医生快速分析大量复杂数据，但它无法完全替代人类直觉和情感智力。在某些情况下，比如需要做出深刻的人际关系判断或者需要理解复杂情境下的病例时，AI就显得力不足。此外，当出现意外情况或异常状况时，由于没有足够的情景模拟能力，AI可能无法迅速调整策略以应对紧急情况。

最后，对于一些基础设施落后的地区来说，将现代化的数字化设备引入到传统医疗环境中，并不是一件简单的事。在此过程中，不仅要考虑设备本身是否适合当地条件，而且还要解决操作人员培训、维护以及网络安全等一系列实际问题。这一点可以从全球范围内看到许多地区由于购买过剩且配置不足的人工透析机器而造成的问题。

总之，无论是技术还是伦理上的挑战，都要求我们不断审视和完善我们的设计，使之更加符合社会需求，同时保障公众利益。通过深入探讨这些缺点，我们有望推动更多创新，以便将未来的人工智能应用更好地融入到医疗体系中，为所有患者提供更加个性化、高效且可靠的服务。