A Inteligência Artificial, com o auxílio de sistemas especialistas baseados em regras, pode contribuir em processos de cuidado aos pacientes de serviços de saúde. A geração de conhecimento e o auxílio na tomada de decisão, são atributos destes sistemas, os quais se constituem através da articulação entre conhecimento explícito, codificado e armazenado, e tácito, o qual está disponível e é modelado a partir das situações reais. Neste contexto, o objetivo deste estudo foi auxiliar na modelagem de um sistema especialista de apoio ao processo de identificação da gravidade clínica e determinação da prioridade de atendimento de pacientes em serviço de Urgência e Emergência hospitalar, também chamado de Triagem ou Classificação de Risco, como parte do projeto “Uso de Sistemas Baseados em Conhecimento no auxílio à Tomada de Decisão em Processo de Classificação de Risco de Pacientes no contexto de Serviço de Urgência e Emergência Hospitalar”. A prioridade de atendimento aos pacientes fundamenta-se a partir da atenção voltada sobre a queixa de dor. Reconhecida como um problema, a queixa de dor envolve questões subjetivas, via de regra sua intensidade e consequências podem ser subestimadas por parte dos profissionais que atuam nesses serviços. O risco é classificado em cinco níveis de gravidade (emergência, muito urgente, urgente, pouco urgente, não urgente), sendo cada nível representado por uma cor (vermelho, laranja, amarelo, verde e azul, respectivamente). A proposta é identificar e relacionar os problemas enfrentados por pacientes em processo de triagem, classificação de risco e determinação de prioridade de atendimento em serviço de emergência hospitalar, explicitando de que maneira a tecnologia pode auxiliá-los nesse contexto. Para o desenvolvimento do protótipo do Sistema Especialista foram selecionados sete dos cinquenta e dois fluxogramas contidos no protocolo Manchester Triage System, cujas regras de avaliação foram modeladas para construção da base de conhecimento do sistema. Os fluxogramas são organizados por perguntas respondidas no momento da avaliação do paciente, tendo como resultado a classificação de gravidade clínica que define a priorização dos atendimentos. Os sete fluxogramas escolhidos foram os de: agressão; alergia; alterações de comportamento; asma; auto-agressão; cefaleia; e corpo estranho. Após a modelagem dos fluxogramas em regras, foi utilizada a ferramenta Expert Sinta para o desenvolvimento do sistema especialista, na qual foram implementadas 172 regras. A validação de uso do Sistema Especialista desenvolvido foi realizada em dois momentos, com um especialista humano, neste caso, enfermeiro: I) cada um dos sete fluxogramas foi simulado exaustivamente, acompanhando o passo-a-passo (perguntas) do fluxograma original (documentado) que serviu de base para a construção das regras, com êxito em todas as simulações; II) simulação realizada para validar os resultados apresentados pelo sistema especialista, com avaliação de sintomas até chegar à condição clínica do paciente. O sistema desenvolvido mostrou-se eficaz, uma vez que permitiu reproduzir através das regras,  o conhecimento do especialista humano, bem como a determinação de resultados a partir de uma linha de raciocínio lógico.