北卡羅來納大學健康照護系統（UNC Health）透過採用微軟 Fabric 平台，全面現代化其數據分析作業，不僅提升營運效率，更改善病患照護與醫學研究能力，並成功應用於處理非結構化病歷資料，節省大量人力，同時確保人工審核機制維持資料正確性。
北卡羅來納大學健康照護系統（UNC Health）已全面採用微軟 Fabric 平台，以現代化其數據分析基礎設施，進而提升病患照護、營運效率及醫學研究能力。目前，UNC Health 的所有生產工作負載均已在 Fabric 上運行，使團隊能更專注於開發創新方案，而非修復系統問題。
透過整合 Fabric 平台，UNC Health 的各個社區分析團隊現在能集中存取數據模型，有效推動全系統的業務洞察，同時避免資源競爭。舉例而言，該機構的供應鏈團隊透過在 Fabric 環境中整合多個數據集進行合約分析與供應商評估，估計在文件準備和分析方面節省了約二到三週的時間。
UNC Health 旗下負責人口健康使命的 UNC Health Alliance，也因 Fabric 而受益，特別是在「照護差距縮小」方面。這項工作需要了解病患所接受的各項照護，包括在 UNC Health 以外機構獲得的服務。然而，許多這類照護資訊常以非結構化文件的形式呈現，難以可靠地整合到臨床工作流程中。
為解決此挑戰，UNC Health 開發了一套名為 EASI（Extract, Analyze, Synthesize, and Integrate）的框架。此框架能掃描現有文件，識別是否包含相關檢查報告，並將原始資訊擷取至標準化格式，最終整合至史詩系統公司（Epic）的電子健康紀錄（EHR）系統中。過去，UNC Health 的受過訓練的摘要員需手動審查非結構化臨床文件，以判斷病患是否接受了適當的篩檢，例如糖尿病眼科檢查等，這過程涉及瀏覽多個系統、閱讀完整報告、分類結果並輸入至 EHR，極為耗時耗力。人口健康資訊醫學主任 Isha Mehta（Dr. Isha Mehta）指出：「當您手動審查病歷時，這些數據通常是自由文本，例如結腸鏡檢查報告、乳房攝影、眼科檢查，這些都非常難處理。」
值得注意的是，儘管 EASI 有助於優先處理文件審查，但受過訓練的摘要員仍是最終的把關者，確保在任何結果進入病患紀錄前進行最後核對。Isha Mehta 表示：「這個框架的好處是，我們仍有真人參與。我們絕不希望在紀錄系統中放入任何可能不完全正確的資訊。」這確保了數據自動化與人工判斷之間的平衡，維護了醫療資料的準確性與可信度。