自今年3月以來，上海遭遇了新一輪新冠肺炎疫情襲擊。持續(xù)大量的新增病例，給上海這座擁有2500萬常住人口的超大城市帶來了前所未有的挑戰(zhàn)——人工核查核酸報告，費時費力又易出錯，怎么辦？

對此，復旦大學一位在讀博士生，利用自己的專業(yè)知識開發(fā)了一項小程序，800幅核酸截圖原來要幾個人核對一個多小時，現在只需等待2分鐘就能拿到結果，大大提高了核查效率和精度。

由此，他也獲得了眾多網友的一致好評。就連人民日報都發(fā)表了這一消息，對該博士生給予點贊表彰。

（人民日報官方微博截圖）

據悉，該博士生名叫“李小康”，就讀于復旦大學信息科學與工程學院生物醫(yī)學工程專業(yè)，擔任學院2019級信息1班輔導員。由于他的研究方向是醫(yī)學影像與人工智能，因此李小康平常會接觸很多圖像處理方法。

得益于長期的科研習慣和代碼敏感性，自從學校進入準封閉管理之后，忙于抗疫的他，便對人工核查核酸報告這件繁瑣的日常工作產生了思考：如何自動核查核酸截圖？

作為生物醫(yī)學工程專業(yè)博士生，李小康第一時間想到了以前學過的OCR（Optical Character Recognition，光學字符識別）技術。他認為，開發(fā)這項小程序并不復雜：“OCR可以把圖像中的文字識別出來，轉換為文本信息，就方便用來核查了。而且因為核酸截圖是打印字體，識別率非常高，幾乎可以做到100%準確。”

（李小康正在做志愿者）

要知道，一張截圖中的文本信息很多，包括脫敏處理的姓名、證件類型、證件號碼、采樣時間、組織機構等內容，但不是所有信息都有用。其中，姓名、采樣時間、是否已采樣最為關鍵，是需要檢索篩選出的內容。

為此，他想到了Python語言中的正則表達式——可以搜索到字符串中的特定模式內容?！笆褂谜齽t表達式就可以把想要的信息從OCR識別的文本中篩選出來。最后，確認好每張截圖里的姓名、檢測時間和是否已采樣等信息后，再把所有人的結果輸出到Excel文件中，方便人工確認?！?/span>

（程序實際運行過程）

最后，李小康確定了“OCR文字識別+正則表達式篩選”的程序思路。

3月15日晚間，他花了一個多小時就寫出了初始代碼，共130行。程序一寫好，李小康就在自己班級的核酸截圖數據上進行驗證，準確率果然很高，甚至檢測出了之前人工核查沒有發(fā)現的問題，并且程序運行時間很短。

目前，這項小程序已在該學院服務兩周了。

（程序輸出的Excel文件）

后來，他把這件事發(fā)到了朋友圈，不少師生表示很感興趣，他還把代碼分享了出去。為了方便不會編程的老師使用，李小康最后還把程序進行了封裝——用的時候，只要在命令行輸入一行代碼就可以運行。

據了解，學校信息辦也與李小康取得了對接。預計在不久的將來，師生們就可不用再手動收集核酸截圖，而是通過小程序直接上傳圖片，可在后臺隨時查看統計結果。

（網友評論截圖）

面對外界的點贊，李小康表示：“我只是用我學到的知識解決實際工作中的困難?！?/span>