Os Agentes Comunitários de Saúde (ACS) desempenham papel crucial na prevenção de doenças crônicas não transmissíveis (DCNT), com crescente prevalência global entre crianças. Esse quadro demanda estratégias preventivas e eficazes no sistema de saúde pública. Neste sentido, esse projeto propõe a interação dos ACS com modelos de Aprendizado de Máquina (AM) e um Modelo de Linguagem Ampla (LLM) para a identificação de risco e ações preventivas considerando os primeiros mil dias. A ferramenta LLM destina-se ao uso nas visitas domiciliares na atenção primária.A ideia é fornecer aos profissionais uma ferramenta avançada, mas de fácil utilização, utilizando Inteligência Artificial associada às melhores evidências científicas, para identificar gestantes e bebês suscetíveis a condições de risco, dando suporte à comunicação de resultados e de recomendações embasadas. Espera-se que isso potencialize o trabalho dos ACS e amplie o impacto das ações preventivas em saúde, o que representa uma abordagem inovadora em um contexto de integralidade em saúde na infância