因為現在機器學習的大數據，礙於種族、性別等各種複雜因素，導致現在蒐集的數據其實是有局限性的，而且資料多有時候也並不是好事，而是要好的資料多，才是有用的。例如，在美國蒐集的病患資訊，很有可能是不適用於亞洲人的。
MIT教授認為:「人工智慧，無法取代醫生。」他認為機器學習存在的目的只是要處理醫生無法在短時間內處理的大量病歷資料，需要使用AI來記憶及判斷診斷圖等資訊。很多病患是需要醫生的問診來了解病人的詳細資訊，並透過人與人之間的溝通、關心來平緩患者的情緒，若這些都使用AI去做替代，會不會就少了一層醫病關係。
而且在資料的智慧化過程中，勢必得經過數位化、大數據分析、影像判讀等，在這些階段，資料的隱私及開放問題，也成為了一個難題。所以如今在醫療院所的病歷資料蒐集，資安技術供應商的網路技術、遠端存取是否能夠同時維護病人的隱私，也是一個安全相關技術進步的大挑戰。
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