智慧医疗是目前全球力图发展的产业，但随着智慧医疗的发展，它的问题也一一浮现。
生物医疗的大数据可以优化诊断的速度与准确性，改善照护品质并减少主观的决定。但目前还在发展的 AI 医疗，已经遇到几个难题，尤其是在搜集与使用个案的医疗资料的层面。
智慧医疗资料隐忧一：资料品质
有关医疗资料的第一个隐忧，是资料的品质。生活艰难或位置偏远的地区缺乏医疗服务，导致资料几乎无法搜集，或者不准确。
中低收入国家由于数位落差，搜集资料有难度。
例如，即便设备的费用持续降低，在中低收入国家，还是有 12 亿的女人因为无法负担，或者对科技不信任，而不使用行动网路。性别还只是众多数位落差的一个面向，其他包括地域、文化、种族、性倾向、宗教、语言和世代等。
此外，语言障碍或者不信任，导致人们会提供不正确或者不完整的资讯。要是搜集到不相关的资料，整个资料库的品质就会降低。
智慧医疗资料隐忧二：敏感的个案隐私
第二个医疗资料的隐忧，就是个案隐私。
资料的搜集、应用、分析与分享等行为，让人持续关切个案隐私的问题，因为这可能会伤害个人，比如以后社会可能会歧视该个案的健康状态，或者敏感的医护资料被分享或外流。医疗资料在分享和传送时，都会暴露在骇客偷窃或意外外流的风险。
新冠疫情期间，许多国家都借由数字身份来储存医疗资讯。许多使用 QR 码，经由演算法计算个案有无感染风险；有些则使用生物辨识数据库 Aadhaar 追踪疫苗施打情形；许多国家与地区也使用疫苗护照来辨识使用者是否已经施打疫苗。
这些科技都产生了疑虑，包括它们是否有效、会不会引发歧视，或者可能排挤无法使用技术或设备的人群等；另外，也有政府能否利用这些资讯监控大众，企业运用在其他用途的疑虑。
智慧医疗资料隐忧三：政府使用资料的用途
第三个隐忧，则是搜集来的资料用途，可能会比原先设定来得多。
去年初疫情爆发后，新加坡推出“合力追踪”计划。当民众出入公共场所时，包含商场、个别商家、学校、公司行号及所有公共设施等，必须用“合力追踪”手机 APP 或“行动防疫器”刷进刷出。
初期部分民众由于隐私疑虑，使用意愿不高。为鼓励使用，主管新加坡智慧国家计划的外交部长维文Vivian Balakrishnan去年 6 月表示，“合力追踪”资料仅会用于追踪接触者。
到今年 4 月，已有 90 % 的新加坡民众参与此计划，新加坡成为全球新冠肺炎追踪机制密度最高的国家之一。但当局随后在今年初承认，合力追踪的用户数据可根据新加坡《刑事诉讼法》规定用于刑事调查，引发批评声浪。
新加坡智慧国家及数位政府署随后 表示 ，先前未说明“合力追踪”资料受刑事诉讼法约束，“是我们的失误”；并说明政府将立法明定，仅有在调查 7 种严重犯罪行为时，包括持有危险武器、恐怖攻击、谋杀、贩毒、绑架、性侵等，警方和法庭才能使用追踪接触者的资料。
除了政府外，这些医疗资料也有分享给商业公司的疑虑，比如保险公司，或者大型科技公司。
Google 在 2017 年 5 月宣布与美国芝加哥大学和芝加哥大学医学中心合作，研发预测如突发住院等医疗事件的工具。研究过程中，校方分享给 Google“去识别化”的个案资料，但其中一个病患丁奈史旦（Matt Dinerstein）事后发起集体诉讼，指控大学和 Google 外泄病患纪录。
这件案件反映出，与“资料分享”相关的诉讼极具挑战性，同时突显了医疗个资的隐私缺少足够的保护。在缺乏伦理规范与足够法条的情况下，病患可能难以掌握医疗个资的控制权，尤其是当资料被分享给第三方，而且缺乏方法避免“身份再辨识”的时候。
智慧医疗资料隐忧四：资料提供方的弱势处境
第四个忧虑为搜集资料可能会强化资料搜集方与提供方的差距，尤其可能发生在弱势族群。
举例而言，通常搜集中低收入国家的资料，是为了研发或人道关怀，而不是为了促进当地的经济与治理。
从中低收入国家产生资料有其风险，譬如“资料殖民主义”data colonialism，意指资料可能在未经同意、未考量到隐私与自主权的情况下使用；或者在忽视个案自主性、尊严或人权的情况下，没有通知个案资料的用途。
报告指出，虽然欧盟的《一般资料保护规范》有境外条款，要求遵守相关守则，但是执行单位没有提供求偿权的义务，且企业可能使用了资料，却未向提供资料的社群或国家适当的产品与服务。
智慧医疗的 6 大指导原则
WHO 的报告 列出 6 大指导原则，将人工智慧为医疗服务所带来的好处最大化，并限制风险：
1、保护个人自主权：医疗服务系统和决策仍应由人主导，个人隐私必须获得保护，患者必须知情同意。
2、保护个人健康安全及公共利益：人工智慧技术应满足安全、准确和有效的要求，使用领域必须明确定义，必须建立品质控制和技术改进机制。
3、确保透明度：必须公开人工智慧技术的设计与应用资讯，且这些资讯必须容易取得，并确保公众能够讨论。
4、促进责任和问责制：利益相关单位必须确保人工智慧技术在适当情况下、由经过适当训练的人员使用，对于受到演算法决策不良影响的个人和群体，应建立有效的问责和赔偿机制。
5、确保包容和平等：应鼓励人工智慧技术尽可能广泛和平等的使用和获取，无论各种人口特质。
6、促进人工智慧技术可回应和永续使用：设计、开发和使用人员应持续评估技术的应用效果。人工智慧系统应提高能源使用效率。政府和企业应评估人工智慧技术可能对劳动力市场所造成的影响，并采取应对措施。
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