A prevalência de distúrbios musculoesqueléticos, particularmente a lombalgia ocupacional, representa um desafio persistente para a saúde pública e a produtividade industrial. O presente estudo teve como objetivo desenvolver um aplicativo móvel baseado em modelo probabilístico para avaliação do risco de lombalgia ocupacional. O desenvolvimento seguiu a metodologia ágil Scrum, aplicando princípios da engenharia de software orientada a serviços, com ciclos iterativos de implementação e teste em frontende backend. Para o cálculo do riscode lombalgia, adotou-se o modelo probabilístico de Santos e Monteiro (2020), derivado de regressão logística múltipla com 84 trabalhadores. Durante a fase de implementação, o aplicativo, denominado Work Helper, demonstrou capacidade de calcular níveis de risco ergonômico e gerar planos de ação personalizados para mitigação.As informações são apresentadas em relatórios interativos, incluindo distribuição de risco por setor, principais fatores identificados e recomendações priorizadas, oferecendo subsídios imediatos para tomada de decisão e monitoramento contínuo da saúde ocupacional. Esse desempenho evidencia a viabilidade de integrar modelos probabilísticos em uma aplicação móvel, fornecendo uma abordagem replicável que contribui para a prevenção da lombalgia ocupacional em diferentes ambientes de trabalho
The prevalence of musculoskeletal disorders, particularly occupational low back pain, represents a persistent challenge to public health and industrial productivity. This study aimed to develop a mobile application based on a probabilistic model for assessing the risk of occupational low back pain. Development followed the agile Scrum methodology, applying principles of service-oriented software engineering, with iterative cycles of implementation and testing on both the frontend and backend. To calculate the risk of low back pain, the probabilistic model proposed by Santos and Monteiro (2020), derived from multiple logistic regression with 84 workers, was adopted. During the implementation phase, the application, called Work Helper, demonstrated the ability to calculate ergonomic risk levels and generate personalized action plans for mitigation.The information is presented in interactive reports, including risk distribution by sector, key identified factors, and prioritized recommendations, providing immediate support for decision-making and continuous monitoring of occupational health. This performance demonstrates the feasibility of integrating probabilistic models into a mobile application, offering a replicable approach that contributes to the preventionof occupational low back pain in various work environments
