每天收集健康云上核酸检测的二维码截图，核对检测时间是否符合要求并逐个登记，这大约是疫情期间每个学校的老师和基层工作者都花费过大量时间的工作之一。复旦大学信息科学与工程学院博士生李小康勇用130行代码让原本需要1小时才能核查完上百人核酸完成截图，变成在2分钟内就能够查完。“每一个人都在尽力守护着疫情中的学校和城市，我在做志愿者之余，用专业知识为抗疫做点事也是我的愿望。”李小康说。

李小康既是博士生也是学院2019级信息1班辅导员。学校进入准封闭管理之后，几乎每天都要开展全员核酸检测，即便是这两天频率降低，也必须达到每天有20%的学生参加核酸滚动检测。为确保每位学生都已参加，辅导员必须收集学生的“健康云”截图，如果核查发现有人还没参加核酸，就要及时催促其尽快检测，确保当天“不漏一人”。

“这个工作听起来简单，但实际做的时候却既费时又枯燥，常常还容易看错看漏。”李小康说，他自己管一个班级的学生，每天至少花1小时，他的同事高丽梅老师每次核对800个人的核酸截图，需要几个人一起才能在两小时之内完成。

在李小康看来，核对核酸报告这种单调枯燥有费时的事情，正适合计算机干。他开始尝试写程序了，程序写好后在自己班级的核酸截图数据上进行验证，80多张图只需要20秒，准确率却很高，甚至检测出了之前人工核查没有发现的问题。这个程序立刻在信息学院“上岗”试用。

作为生物医学工程专业博士生，李小康的研究方向是医学影像与人工智能，他平常会接触很多图像处理方法。即使是在现在抗疫工作繁忙的情况下，导师汪源源和郭翌还是坚持每周找他讨论科研进展，关心他的科研和生活，从未间断。得益于长期的科研习惯和代码敏感性，面对自动核查核酸截图，李小康第一时间就想到以前学到过的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术。

“OCR可以把图像中的文字识别出来，转换为文本信息，就方便用来核查了。而且因为核酸截图是打印字体，识别率非常高，几乎可以做到100%准确。”李小康说。一张截图中的文本信息很多，包括脱敏处理的姓名、证件类型、证件号码、采样时间、组织机构等内容，其中，姓名、采样时间、是否已采样是最为关键，是需要检索筛选出的内容。

3月15日，他花一个多小时就写出了初始代码，这个全新的小程序纳入学校的网络服务平台， “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，但是不做相关工作的感受不到这件事情的费时费力，自然也不会去思考是不是可以有更简单的办法。”李小康说，“我只是用我学到的知识解决实际工作中的困难而已”。