El aumento del volumen y variedad de información que se encuentra digitalizada en base de datos de diversas organizaciones ha crecido exponencialmente en las últimas décadas.
Sobre esta información es posible aplicar técnicas que nos permiten extraer conocimiento útil desde los datos almacenados y que se engloban bajo la denominación de Knowledge Discovery in Databases (KDD), donde Minería de Datos (MD) es un paso del KDD.
Cuando en la base de datos se incorpora el dato espacial, dada la complejidad de estos tipos de datos, los objetos que se almacenan (puntos, líneas, polígonos), y su estructura de datos se dificulta la utilización de la minería de datos tradicional. La Minería de Datos Espacial (MDE) provee un gran grupo de técnicas y herramientas para la explotación de estos datos que permiten encontrar patrones potencialmente útiles.
El número de base de datos espaciales está creciendo constantemente y la diversidad de áreas en que este tipo de bases de datos es utilizada es muy amplio:
medicina, geología, química, astronomía solo por mencionar algunos de ellas.
En salud y epidemiología se valora la importancia de la componente espacial en sus investigaciones y en el diseño de estrategias diferenciadas de prevención y control. En salud pública, el uso de las tecnologías de la información ha facilitado el conocimiento de los nuevos problemas de salud como la prevención de posibles eventos futuros.
A través de esta línea de investigación se propone aplicar técnicas de MDE para la extracción de nuevos conocimientos que asistan a la toma de decisiones en Salud Publica en el área de influencia de la Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA). Los avances en este sentido contribuirán a preservar y mejorar el nivel de la salud pública en general.