4) avaliar_risco.py — triagem de risco de assédio

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
cliente = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
modelo = "gpt-4"

def avaliar_risco_assedio(mensagem_usuario: str) -> dict:

Classifica a mensagem quanto a risco de assédio/perseguição:

 nível ∈ {informativo, preocupante, grave}
 saida {"nivel": str, "notificar": bool, "justificativa": str}
 
  prompt =
  -  Você é um avaliador de risco de assédio moral/sexual em ambiente público hospitalar.
   -  Classifique a mensagem do usuário em:
   
    1. informativo: relato genérico sem indícios concretos diretos.
    2. preocupante: sinais de condutas inadequadas (humilhação, ameaças veladas, retaliação).
    3. grave: assédio claro, perseguição sistemática, coação, abuso de poder, discriminação.
   
   Para 'grave' → notificar = true. Para 'preocupante' → notificar = false (orientar registrar e buscar canais). 
    Para 'informativo' → notificar = false (educar e orientar).
    Retorne JSON: {"nivel": "...", "notificar": true/false, "justificativa": "..."}.

Considere ética, sigilo, LGPD e canais internos adequados.

r = cliente.chat.completions.create(
    model=modelo,
    messages=[
        {"role": "system", "content": prompt},
        {"role": "user", "content": mensagem_usuario}
    ],
    temperature=0
)
import json
try:
    return json.loads(r.choices[0].message.content)
except Exception:
    return {"nivel":"informativo","notificar":False,"justificativa":"formato inesperado"}

5) usar contexto hospitalar + regras de ética/escalação - app.py

from flask import Flask, render_template, request
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
from time import sleep

from personas import personas
from selecionar_persona import selecionar_persona

opcional:

from avaliar_risco import avaliar_risco_assedio

load_dotenv()
cliente = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
modelo = "gpt-4"

app = Flask(__name__)
app.secret_key = 'alura'

def carregar_contexto(caminho):
    with open(caminho, "r", encoding="utf-8") as f:
        return f.read()

contexto = carregar_contexto("dados/hospital_contexto.txt")

REGRAS_ETICAS = PRINCÍPIOS IRREVOGÁVEIS (aplicam-se a TODAS as respostas):

1) Não assediar, humilhar nem retaliar. Tom sempre respeitoso.
2) Privacidade e LGPD: não exponha dados pessoais identificáveis.
3) Incentive documentação objetiva (datas, fatos, evidências).
4) Oriente sobre canais formais quando apropriado, sem forçar.
5) Educação e melhoria contínua: estimule aprendizado e fair-play.
6) Em casos graves, sugira buscar Ouvidoria/Comissão de Ética/Compliance.

Json

def bot(pergunta: str):
    maximo_tentativas = 1
    repeticao = 0


    # 1) Seleciona persona
    perfil = selecionar_persona(pergunta)
    personalidade = personas.get(perfil, personas['acolhedora'])

    # 2) (Opcional) Avalia risco de assédio
    risco = avaliar_risco_assedio(pergunta)
    bloco_risco = f"\n[AVALIAÇÃO_DE_RISCO]\nnível={risco['nivel']} | notificar={risco['notificar']} | motivo={risco['justificativa']}\n" if risco else ""

    while True:
        try:
            prompt_do_sistema = f

Continua

- Você é um assistente institucional de um hospital público (tecnovigilância, ensino e assistência).

- Use o CONTEXTO e siga RIGOROSAMENTE as REGRAS ÉTICAS. Adote a PERSONA definida.

Json

1. CONTEXTO
{contexto}

2. PERSONA
{personalidade}

3. REGRAS ÉTICAS
{REGRAS_ETICAS}

CONDUTA EM ESCALAÇÃO

1. Se a avaliação de risco for "grave", oriente a pessoa a registrar os fatos e buscar os canais formais, como Ouvidoria, 
2. Comissão de Ética ou RH/Compliance, sem expor dados pessoais e mantendo sigilo. 
3. Evite acusações e foque nos procedimentos e na proteção do denunciante.  
4.  Se for "preocupante", sugira documentar os acontecimentos e promover um diálogo mediado ou educativo, desde que 
seja seguro, e indique os canais formais caso a situação continue.  
5. Se for "informativo", instrua sobre boas práticas, cultura de equipe e medidas de prevenção.  

TOM

1. Profissional, claro, empático (mesmo para a persona "autoritária", evitar qualquer linguagem abusiva).
2. Respostas concisas e acionáveis.

Json

- {bloco_risco}

resp = cliente.chat.completions.create(
    messages=[
        {"role": "system", "content": prompt_do_sistema},
        {"role": "user", "content": pergunta}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=450,
    model=modelo
)

return resp.choices[0].message.content
except Exception as erro:
repeticao += 1
if repeticao >= maximo_tentativas:
    return f"Erro no GPT: {erro}"
sleep(1)

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
pergunta = request.json["msg"]
resposta = bot(pergunta)
return resposta

@app.route("/")
def home():
return render_template("index.html")

if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)

Olá, Ricardo! Como vai?

Que projeto instigante e bem estruturado!

Seu conteúdo mostra criatividade ao propor um classificador de perfis com base em interações reais, profundidade ao integrar políticas institucionais e fluxos éticos ao contexto hospitalar, e clareza ao definir os estilos de comunicação das personas com riqueza de detalhes.

Uma sugestão de melhoria seria considerar a inclusão de exemplos de mensagens reais (anonimizadas) para testar e calibrar o classificador, o que pode fortalecer a precisão e aplicabilidade do sistema.

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

Abraço e bons estudos!

Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!

Sim Daniel,

Este cenário, rico em detalhes e repleto de mensagens sobre o que é permitido, o que não deve ser feito e as possíveis consequências futuras, refere-se a uma instituição que insiste em tratar o assédio como algo que "apenas acontece". Mas o assédio é crime, e o lugar do criminoso é perante a lei. Nemo est supra lexis. Este é mais um recado para aqueles que acreditam poder violar os direitos alheios: encontrarão muitos dispostos a denunciá-los na OAB, nos Direitos Humanos, na Procuradoria do Estado e, se necessário, até mesmo em instâncias internacionais. Nesses casos, exemplos com fatos ainda mais detalhados permitirão ao julgador desdobrar as infrações, pois, ao julgar, não se pode ignorar outros crimes ocorridos. Afinal, o que é formalmente registrado em documento apresentado à lei ficará documentado para sempre.

Agradeço a análise e sugestão.
Ricardo