KEPIL은 방사선 이미지와 임상 텍스트를 함께 활용하는 비전-언어 모델(VLM)의 신뢰성을 높이기 위한 프레임워크입니다. KEPIL은 온톨로지를 활용한 동적 프롬프트 보강, 의미 기반 대비 손실, 개체 중심 보고서 표준화 세 가지 주요 요소를 포함합니다. 7개의 벤치마크 테스트에서 KEPIL은 기존 방식보다 우수한 성능을 보였으며, 프롬프트 변화 테스트에서 AUC를 6.37% 향상시켰습니다.