전자 건강 기록 (EHR) 피처 엔지니어링 (feature engineering)은 임상 연구 및 AI 분야의 주요 병목 현상으로, 데이터 과학자 업무량의 39-45%를 차지합니다. 이는 미국 성인 약 670만 명에게 영향을 미치는 심장 부전(heart failure) 분야에서 특히 두드러지는데, 파편화된 EHR 데이터를 질병 특화적이고 가이드라인에 기반한 임상적 추론과 통합해야 하기 때문입니다. 기존의 규칙 기반(rule-based) 및 대규모 언어 모델 (LLM) 기반 접근 방식은 유지 관리성과 증거 추적성(evidence traceability)이 제한되어 부분적인 자동화만을 제공합니다. 우리는 자동화된 심장 부전 피처 엔지니어링을 위해 증거와 연결되고 루브릭(rubric)에 근거한 Nimblemind Multi-Agent System (nMAS) 파이프라인을 개발하였으며, 이를 9개의 EHR 소스 테이블에서 추출한 500개의 가상 환자 기록을 통해 평가했습니다. nMAS는 132개의 구조화된 피처와 70개의 루브릭 점수가 매겨진 집계 피처(aggregated features)를 생성하였으며, 이들은 구조적 무결성, 루브릭 준수 여부 및 출처(provenance)에 대해 검증되었고 제한된 LLM에 의해 감사(audit)되었습니다. 집계된 피처를 추가함으로써 HFrEF(박출률 감소 심부전) 표현형(phenotyping)의 held-out AUROC는 0.895에서 0.963으로, HFpEF(박출률 보존 심부전) 표현형은 0.870에서 0.910으로 향상되었습니다. 또한 증거 지원 및 방법론적 타당성에 대한 독립적인 LLM 기반 루브릭 평가에서 해당 피처들은 최대 점수의 81.5%를 기록했습니다. 이러한 결과는 복잡한 심혈관 EHR 데이터에 대한 자동화되고 감사 가능한 피처 엔지니어링의 타당성을 입증하지만, 평가는 단일 기관 코호트에 국한되었으므로 외부 검증이 필요합니다.