金磊 报道于 凹非寺
来自公众号 QbitAI 的量子位报道
仅需短暂的2分钟，核酸检测完成截图就完成了高效审核。
这一高效成果，源于一位年轻才俊的贡献，他是
复旦大学的一名生物医学工程专业博士生，在抗疫期间发挥了关键作用。
令人惊叹的是，他所投入的研发时间仅仅只有短短的一小时，而且编写了仅有130行代码的小程序。
对于这个“抗疫利器”，复旦大学官方给出了高度评价：
显著提升了核酸检测的效率和精确度。
这一成果引起了网友们的广泛关注和赞叹：
日报也对其工作给予了肯定，并赞誉其“操作出色”。
事情的起因是，复旦大学在抗疫期间启动了常态化核酸筛查工作。
这也带来了“痛点”——需要花费大量时间和人力来核查每位学生的核酸完成截图。
这项工作重复性高、单调且容易出错。
而这位博士生，作为学院辅导员，承担了这项繁重的工作。
于是，他灵机一动——
“何不尝试编写OCR识别代码？”
当他与同事分享这一想法时，同事担心其难度过大。
他却自信地回应：“现成的库，只需导入即可。”
一个小时后……
“已完成。”他如此宣告。
同事惊讶地感叹“这就是博士的实力吗？”。
此后，他的程序在班级中投入使用。
经过验证，程序准确率高，还发现了人工核查时未发现的问题。
更重要的是，这项工作速度有了显著提升。
例如，原先需要工作人员花费一个多小时核查800张截图，现在仅需2分钟即可得出结果！
关于其工作原理，这位博士生谦虚地表示“并不复杂”。
他主要运用了OCR（光学字符识别）技术及Python编程语言。
据复旦大学的介绍，他具体使用了Python中的正则表达式技术。
正则表达式能从OCR识别的文本中筛选出所需信息。
所有信息将汇总到Excel文件中，方便工作人员确认。
为了方便不会编程的同事使用，他还对程序进行了封装，只需输入一行命令即可使用。
这位开发出“抗疫利器”的博士生是来自复旦大学的李小康。
有趣的是，他并非计算机专业出身，而是来自生物医学工程专业。
他的研究方向为医学影像与人工智能的结合。
对于自己的贡献，他表示：
"虽然写代码的原理简单，但只有经历过的人才能体会到其中的费时费力。我只是运用所学知识解决了实际工作中的困难。"
据复旦大学官方介绍，未来师生将不再手动收集核酸截图，而是通过小程序直接上传图片。
以李小康本人的话作为结语：
我们一定能够战胜这场！