A asma é uma doença crônica que causa sintomas respiratórios, limitações de atividades e ataques que às vezes requerem cuidados médicos urgentes e que podem ser fatais. Nesse contexto, esse projeto de pesquisa teve como objetivo desenvolver um sistema especialista para a classificação de pacientes asmáticos quanto à gravidade e gerar recomendações personalizadas que colaborem com a autogestão da doença. O médico pode criar as recomendações em runtime. Para cada paciente asmático, o sistema atribui uma classe, que representa a gravidade de sua doença. A partir dessa categorização, o sistema fornece aos pacientes recomendações personalizadas de boas práticas para o controle dos sintomas da asma. O principal diferencial do sistema proposto é considerar o contexto do paciente. Dois pacientes asmáticos com contextos diferentes obtêm recomendações diferentes. Por exemplo, um paciente asmático que possui depressão tem uma recomendação diferente de um paciente asmático sem depressão. A versão web do sistema foi desenvolvida em projetos anteriores. Neste projeto, foi iniciado o desenvolvimento de uma versão mobile do sistema. Essa versão se faz necessária pois proporciona mais praticidade para o paciente visualizar as novas recomendações que podem surgir a partir de mudanças no seu perfil, como alterações nas condições climáticas (dados obtidos através de crawling de sites de previsão do tempo). A metodologia seguiu as seguintes etapas: virtualização, integração e desenvolvimento. Na etapa de virtualização, foi utilizada a plataforma open source Docker para a criação e administração de ambientes isolados (container), o Docker permite empacotar as bibliotecas e requisitos necessários para rodar uma aplicação em qualquer máquina em que esteja instalado. Na etapa de integração, foi utilizado o container juntamente com o framework Django REST para construir uma API REST a fim de realizar a comunicação entre a aplicação web e a aplicação mobile. Na etapa de desenvolvimento, foi utilizada a linguagem de programação Java e o ambiente de desenvolvimento integrado Android Studio para implementar as funcionalidades do aplicativo mobile. Como resultados parciais foram implementadas as funcionalidades de integração da autenticação no aplicativo mobile a partir do banco de dados da versão web, bem como a exibição das recomendações personalizadas, que podem ser textos, imagens ou vídeos. Ressalta-se que esse sistema é uma necessidade informada pela Clínica CIEMP – Clínica Integrada de Especialidades Médicas e Psicológicas ao IFRS – Campus Ibirubá. O presente trabalho foi realizado com apoio do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS).