医疗人工智能虽然能提升诊断效率和精准度，但存在数据隐私泄露、算法偏见、技术依赖风险等显著弊端，可能威胁患者安全并加剧医疗不平等。

1. 数据隐私与安全隐患
   医疗AI依赖海量患者数据训练，但敏感信息（如病史、基因数据）的收集和存储易遭泄露或滥用。数据跨机构共享时，若加密措施不足，可能被黑客攻击或内部人员违规使用，导致患者隐私权受损。

2. 算法偏见与诊断偏差
   训练数据若代表性不足（如缺乏少数族裔或女性病例），AI模型会放大偏见，导致误诊。例如，基于男性数据训练的算法可能忽略女性心脏病典型症状，延误治疗。

3. 技术依赖与医生能力退化
   过度依赖AI可能削弱医生的临床判断力，形成“自动化偏差”——即使AI结果存疑，医生仍倾向于盲从。长期使用还可能导致年轻医生缺乏实践经验，影响行业人才储备。

4. 法律与责任界定困境
   AI误诊时，责任归属模糊：是开发者、医院还是操作医生的过错？现行法律难以界定，患者**困难。AI决策过程不透明（如“黑箱”算法），进一步加剧信任危机。

5. 成本与资源分配不均
   高端医疗AI系统部署和维护成本高昂，可能加剧资源倾斜——发达地区医院优先受益，而基层医疗机构难以负担，拉大医疗水平差距。

医疗AI的弊端警示我们：技术需严格监管与伦理审查，平衡效率与风险，避免“替代人类”而非“辅助人类”的误区。患者和医生均应保持批判性思维，将AI视为工具而非权威。