烟草危害是全球公认的重大公共卫生问题，据世界卫生组织统计，每年因烟草使用导致的死亡人数超800万，其中约120万为非吸烟者因二手烟暴露死亡。在我国，吸烟人数超3亿，烟草相关疾病已成为居民健康的重要威胁。传统烟草筛查多依赖问卷问询、常规体检反馈，存在覆盖不全、精准度不足、干预滞后等短板，难以有效锁定高危人群并实施针对性防控。在此背景下，精准筛查烟草工作应运而生，成为新时代控烟策略的核心抓手，为实现精准控烟、降低烟草危害提供了科学路径。

精准筛查烟草工作的核心，是构建“精准识别-精准分类-精准干预”的全链条控烟体系，打破“一刀切”的传统模式，依托技术赋能与协同协作，实现对烟草使用及暴露人群的精细化管理。

分群施策是精准筛查的基础前提。不同群体的吸烟行为、烟草暴露风险及健康需求差异显著，需制定差异化筛查策略。针对青少年群体，应将烟草筛查纳入校园健康监测体系，通过匿名问卷、心理测评结合家校联动反馈，及时发现尝试吸烟的青少年，重点关注家庭吸烟环境、同伴影响等风险因素；针对职场人群，可依托单位健康体检增加烟草生物标志物检测（如尿中可替宁含量检测），结合工作压力、职场社交场景等，识别职场吸烟高危群体；针对老年烟民，需将烟草筛查与慢性病管理结合，重点评估吸烟与慢阻肺、心血管疾病的关联程度，提供个性化戒烟与健康指导；对于二手烟暴露高危职业群体（如餐厅服务员、网约车司机），则应纳入重点筛查范围，量化暴露水平并提供防护支持。

技术赋能是提升筛查精准度的核心支撑。人工智能技术可通过分析用户行为数据（如健康APP数据、社交言论、消费记录等），构建吸烟行为预测模型，提前识别潜在吸烟者；生物医学检测技术的进步，让烟草暴露的量化判断成为可能——通过尿样、唾液样检测尼古丁代谢物、烟草特有亚硝胺等生物标志物，能客观精准判断吸烟状态、强度及二手烟暴露程度，比传统问询更具可信度；大数据平台的搭建则可实现跨部门数据共享，整合卫健、教育、社区、疾控等渠道的吸烟相关数据，绘制烟草流行精准图谱，为筛查范围划定、干预策略调整提供数据依据。

跨域协作是实现筛查闭环的关键保障。精准筛查并非单一部门的任务，需要卫健部门、教育机构、社区组织、医疗机构、企业协同联动：卫健部门牵头制定技术规范与标准，统筹资源调配；教育机构负责青少年烟草筛查与控烟教育；社区组织承担辖区居民常态化筛查与随访；医疗机构通过临床诊疗、健康体检开展烟草检测，并提供戒烟门诊、药物干预等服务；企业将烟草筛查纳入员工健康管理，营造无烟工作环境。通过多主体联动，实现“筛查-评估-干预-随访”的全流程闭环，确保高危人群及时获得有效控烟支持。

精准筛查烟草工作的推进，不仅能提升烟草筛查的覆盖率与精准度，更能为烟草防控带来多重效益：早期干预可帮助吸烟者尤其是年轻群体及时戒烟，降低烟草相关疾病发病风险；量化二手烟暴露水平，能推动无烟环境建设，保护非吸烟者健康权益；积累的海量数据还能为控烟政策制定提供科学依据，推动控烟工作从“经验驱动”向“数据驱动”转型。

精准筛查是控烟策略从“粗放式”向“精细化”转型的重要标志，是守护公众健康的关键举措。未来，随着技术迭代与协作深化，精准筛查将覆盖更多人群、渗透更多场景，为实现“健康中国”目标、降低烟草危害持续贡献力量。

本文由AI大模型（Doubao-Seed-1.8）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。