본 논문은 임상 기계 학습(ML) 워크플로우의 단편화와 비효율성을 해결하기 위해 단일 비전-언어 모델(VLM)을 활용하는 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크는 VLM을 두 가지 모듈 방식으로 활용한다. 첫째, VLM을 모델 카드 매처로 사용하여 이미지를 적절한 전문 모델로 라우팅하는 3단계 워크플로우를 구현한다. 둘째, 동일한 VLM을 전문 분야별 데이터셋으로 미세 조정하여 여러 다운스트림 작업을 처리하는 단일 모델을 개발한다. 이러한 접근 방식은 데이터 과학 노력 절감, 모델 관리 간소화, 투명성 향상을 목표로 한다.
