MRI機器は、医師や放射線科医が様々な重篤な状態を診断するのに役立つ命を救う医療機器だが、非常に高価である。新しいモデルは110万ドルから始まり、300万ドルまで上昇する。オープンソースイメージングイニシアチブはこの制約を認識し、世界中で何度も複製されたオープンソースのOSI2 ONE MRIスキャナーを開発した。この携帯型機器の3Dプリントコアは、フルサイズ機器が使用する1.5T～3Tに対してわずか50mTの磁場強度しか持たない。これは空間解像度が低く、信号ノイズ比も低いことを意味するが、テクノロジー分析家のブライアン・ローメルはXプラットフォームで、AIがこれらの制限を克服し、医療診断で使用可能にできると主張した。

低磁場強度のMRI機器は、従来、信号ノイズ比が低く、磁場均一性が不足しているため制限されていた。これは、現代AIが最も優れたパフォーマンスを発揮する分野である。深層ネットワークが高磁場強度データ（1.5T～8T）または物理的に情報を得たモデルで訓練されると、画像再構成が劇的に改善される。AIは信号品質を監視し、グラディエントとRFパルスをリアルタイムで調整できる。これにより、ノイズを低減し、均一性を補正し、解像度を原始取得限界を超えて押し上げることができる。

これは、誰もが使う一般的なAIではなく、高磁場強度MRI（1.5T～8T）データで特別に訓練されたモデルである。またはMRI機器の実際の物理的特性を利用してより正確な画像を作成できる。科学者たちはこの技術を何年も使用しており、一部の研究者は認知症診断でより正確になるように160万件の脳スキャンデータセットでAIモデルを訓練している。組織がAIを訓練するために使用される匿名化された患者データにアクセスできない場合、OSI2 ONE MRIスキャナーのオープンソースの性質を利用して、AIモデルが使用できる物理的モデルを作成するためにこれらの情報を使用できる。

一部の人は、このような機器が高度に規制された医療環境で機能しないと主張している。しかしローメルは「ガレージで作ることを阻止する者はいない」と述べた。また、このような技術へのアクセスが限られている地域や、フルサイズ機器を購入し維持する財政能力を持たない地域を対象としているようだ（再生MRI機器ユニットは10万ドルから始まり、さらに機器を収容する特別な部屋の設置費用も必要となる）。

携帯型MRIスキャナーであるOSI2 ONEは、高価なフルサイズ機器の解像度には決して達しないが、特定のAIモデルが効果的で正確であれば、何百万ドルもかけずに診断用途で使用できるものを利用することは常により良い。これにより、より貧しい病院やクリニックはこの画像装置にアクセスし、より多くの命を救うことができる。また、これは医療産業や患者がコストを削減するためにAIをどのように利用しているかを示している。