复旦博士用130行代码搞定核酸统计，2分钟解决人工一小时工作量
这段时间以来，全国各地的疫情发展牵动人心。为了更好地配合疫情防控，复旦大学自三月初以来启动了常态化核酸筛查工作。
这一工作要求辅导员挨个检查学生“健康云”核酸完成截图，确保“不漏一人”。听上去简单，做起来难。面对几十甚至上百张重复性高的截图，人工核查往往耗时耗力，一不小心还会看错看漏。
为了解决这一难题，信息科学与工程学院博士生李小康写出130行代码，快速开发出了一项小程序。
这项小程序大大提高了核酸核查的速度和精度，使得原来需要几个人核对一个多小时的800幅截图，现在只需2分钟就能拿到结果。
图源：微博截图
随后，李小康的事迹火上热搜，《人民日报》也为他点赞：“知识就是力量！”
灵光一现，说干就干
据复旦大学官方介绍，李小康是信息科学与工程学院的一名博士生，专业为生物医学工程，研究方向是医学影像与人工智能。在平时的科研生活中，他经常会接触到很多图像处理方法。
除此之外，李小康也是学院2019级信息1班辅导员。在学校进入准封闭管理之后，他同时还担任志愿者一职。
李小康正在做志愿者（图源：复旦大学公众号）
面对日常繁琐的抗疫工作，得益于长期的科研习惯和代码敏感性，李小康萌生了写一个代码程序用于自动核查核酸完成截图的想法。
李小康与学工同事的聊天（图源：复旦大学公众号）
说干就干，3月15日晚，李小康花了一个多小时就搞定了初始代码。程序一写好，他就验证了自己班级的核酸截图数据，发现准确率很高，甚至检测出了之前人工核查时没发现的问题。
同时，程序运行的时间也很短，80多张图只需要20多秒，大大提升了核查的精度和速度，也减轻了相关人员的工作负担。
程序实现原理并不复杂
如此高效的程序是怎么实现的呢？说起原理，李小康认为并不复杂。
他首先想到了OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术，这一技术可以识别出图像中的文字，并转换为文本信息。
由于图片中的信息并不是全都有用，李小康又想到了Python中的正则表达式，它可以把想要的信息从OCR识别的文本中筛选出来。
程序实际运行过程（图源：复旦大学公众号）
基于OCR文字识别+正则表达式筛选的这一思路，李小康开发的程序实现了将所需信息从识别的文本中筛选出来。在确认好每张截图的相关信息后，将所有人的结果输出到一个Excel文件中，方便人工确认。
程序输出的Excel文件（图源：复旦大学公众号）
学以致用，积极战疫
谈及开发程序的初衷，李小康表示自己只是为了减少自己和身边老师的工作量。因为程序是用Python编写的，代码注释也很完整，所以会使用Python的可以很快上手。
同时为了方便不会编程的老师使用，李小康还把程序进行了封装，只需简单输入一行代码就能运行。
用李小康的原话来说：“虽然原理也很简单，只要是会写代码的人第一时间就会明白是怎么回事，但是不做相关工作，感受不到这件事情的费时费力，自然也不会想出办法。我只是用我学到的知识解决实际工作中的困难。”
复旦大学官方透露，学校信息办已经和李小康对接，正在根据需求开发新的小程序。预计不久之后，师生们就不用再手动收集核酸截图，只需通过小程序直接上传图片就能查看统计结果。
参考链接：
https://mp.weixin.qq.com/s/RogQcUAsZszW5HkYwYcV-w
https://weibo.com/2803301701/LnusD1U8P
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