11月20日贵州省新冠肺炎疫情信息发布

022年11月20日0—24时，贵州省新冠肺炎疫情情况如下：新增感染者情况新增外省输入及关联感染者36例 ，其中确诊病例3例（遵义市2例
，铜仁市1例）；无症状感染者33例（遵义市17例，铜仁市5例 ，毕节市4例
，六盘水市2例，黔西南州2例 ，贵阳市1例
，黔东南州1例，黔南州1例）。

月20日流调显示 ，全国新增新冠肺炎确诊病例17例，其中本土病例4例（辽宁大连3例、云南德宏1例）
，境外输入病例13例；新增疑似病例1例（境外输入，上海） 。 以下为具体分析：新增病例分布与特征本土病例 辽宁大连（3例）：均为密切接触者主动排查中发现 ，无社会面传播风险
。

月11日核酸检测结果异常
，经贵阳市疾控中心复核为阳性；立即闭环转运至贵州省将军山医院隔离治疗，经省级专家组诊断为无症状感染者。

11月4日贵州省新冠肺炎疫情信息发布

022年11月4日0—24时 ，贵州省新冠肺炎疫情情况如下：新增感染者情况新增外省输入及关联感染者共2例
，均为无症状感染者 。贵阳市1例，系外省输入感染者
。铜仁市1例 ，系外省输入关联感染者。既往无症状感染者转确诊病例1例（贵阳市）
，为外省输入关联病例 。当日无新增治愈或解除隔离情况未有确诊病例治愈出院
。未有无症状感染者解除医学隔离观察。

贵州新增本土确诊病例1例2021年11月4日，贵州省又新增了一位新冠肺炎的确诊病例 ，截止到2021年11月4日
，贵州省已经累计报告本土确诊病例158例境外输入病例一例，累计治愈出院病例一共149例 ，截止到11月4日处于治疗中的感染者一共有8人 。

022年11月20日0—24时，贵州省新冠肺炎疫情情况如下：新增感染者情况新增外省输入及关联感染者36例
，其中确诊病例3例（遵义市2例，铜仁市1例）；无症状感染者33例（遵义市17例 ，铜仁市5例
，毕节市4例，六盘水市2例 ，黔西南州2例
，贵阳市1例，黔东南州1例 ，黔南州1例）。

月10日核酸检测结果异常
，11月11日经贵阳市疾控中心复核为阳性；立即闭环转运至贵州省将军山医院隔离治疗，经省级专家组诊断为无症状感染者
。

月2日集中隔离点采样检测异常 ，经贵阳市疾控中心复核为阳性。转运治疗：11月3日3时25分由负压救护车转运至贵州省将军山医院 。诊断结果：11月3日8时15分经省级专家组会诊
，确诊为新冠肺炎轻型病例
。无症状感染者2：性别年龄：女性，40岁。发现过程：10月31日 、11月1日核酸检测结果均为阴性 。

贵州疫情哪里最严重

〖壹〗
、通过查询相关资料显示贵州疫情毕节市七星关区最严重 ，截至8月27日24时，贵州省累计报告本土确诊病例193例、境外输入确诊病例1例
，累计治愈病例186例 、死亡病例2例
。

〖贰〗
、贵州毕节市疫情最严重。通过查询相关公开信息显示截止于2022年10月9日贵州省新冠疫情现有确诊人数283人，其中贵州毕节市245例 。

〖叁〗、通过查询相关资料显示 ，现在贵州毕节市疫情最严重
，截止2022年9月21日，因为据贵州省卫健委网站消息 ，2022年9月20日0—24时：贵州省新增确诊病例57例（贵阳市16例 、毕节市40例
、遵义市1例）；所以截止2022年9月21日
，现在贵州毕节市疫情最严重
。

11月15日贵州省新冠肺炎病例数据(11月15日贵州省新冠肺炎病例数据查询...

月15日贵州省新冠肺炎疫情信息发布2022年11月15日0—24时，全省新冠肺炎疫情最新情况如下：新增外省输入及关联感染者34例 ，其中：确诊病例9例
，无症状感染者25例。外省输入既往无症状感染者转为确诊病例1例 。新增省内感染者2例，均为无症状感染者
。当日确诊病例治愈出院1例 ，无症状感染者解除医学隔离观察1例。

月15日核酸检测显示结果异常
，经织金县中医医院复核，结果为阳性 ，立即全程闭环转运至贵州省将军山医院集中隔离治疗 。经省级专家组诊断为新冠肺炎确诊病例。确诊病例15：男，1岁
，集中隔离点发现
。系11月12日织金县报告确诊病例1的同时空暴露人员。11月13日转运至集中隔离点 。

确诊病例14，男 ，14岁
，系省外疫情地区返黔闭环管理人员
。11月15日核酸检测显示结果异常，经贵阳市疾病预防控制中心复核结果为阳性 ，立即闭环转运至贵阳市公共卫生救治中心集中隔离治疗
，经省级专家组诊断为新冠肺炎确诊病例。无症状感染者34，女 ，39岁
，系省外返黔人员 。

从疫情防控看大数据应用发展:知道你在哪,在干什么,见了谁

从疫情防控实践来看，大数据应用通过多维度数据整合与分析 ，在人员流动追踪、居住情况排查 、密切接触者识别及防控决策支持等方面发挥了关键作用
，具体发展与应用如下：人员流动分析：疫情初期，武汉500万人流动引发社会担忧
。

“战疫”中大数据的主要应用疫情分析展现：疫情相关数据是开展分析、管控等工作的基础 ，36%的企业案例对采集数据进行可视化展现，超80%在此基础上深入分析。从政府支撑角度
，包括展示疫情相关信息
、人员和车辆流动情况、疫情相关资源及物流信息等核心功能 。

除了此次的新发地周围人员的定位，在之前的武汉疫情中 ，百度迁徙数据 、12306实名制售票数据都为疫情防控起到了至关重要的作用
。大数据+人工智能助力精准防控疫情
，利用大数据技术，实现了信息共享
、查询筛选。

大数据分析平台：运营商或政府机构将多源数据（基站、GPS 、应用上报）整合至大数据平台 ，通过算法清洗
、去重、关联分析
，生成用户完整轨迹 。例如，结合基站切换时间与GPS点位 ，可优化轨迹连续性
。典型应用场景疫情防控：通过“通信行程卡 ”查询用户14天内到访地
，辅助流调工作。

防疫教育：大数据还可以用于个人用户的防疫教育，通过了解公众关注点 ，提供针对性的防疫知识和建议 。未来大数据在疫情防控中的潜在应用 AI挖掘与预测：通过对人口流动 、搜索
、医疗等数据进行AI挖掘和预测
，可以提前发现疫情爆发趋势，防患于未然。

大数据体现在方方面面
。 以今年疫情防控为例 ，大数据把海陆空交通、医院，政府
，公安，安检信息全部整合到一起 ，比如一架飞机落地后
，其中一名乘客被确诊为疑似病例。