Esta tese aborda os desafios atuais enfrentados pela vigilância da saúde global diante da interação complexa entre fatores ambientais, sociais e demográficos. A complexidade do cenário epidemiológico é amplificada pelo aumento da densidade populacional em áreas urbanas, mudanças climáticas e alterações ambientais significativas. A complexidade na analise desses elementos destacam a necessidade urgente de abordagens inovadoras para o monitoramento e controle de doenças, adaptadas à natureza dinâmica e interconectada dos sistemas complexos que regem a saúde pública. Um dos principais obstáculos identificados é a limitação das abordagens convencionais de vigilância epidemiológica em capturar de forma abrangente as interações entre fatores de risco e a propagação de doenças. Essas metodologias muitas vezes falham em antecipar surtos, identificar padrões de disseminação e avaliar o impacto das variáveis ambientais na saúde da população, sublinhando a necessidade de uma abordagem mais integrada e abrangente. Para superar essas limitações, propõe-se uma sistematização no desenvolvimento de uma plataforma avançada de vigilância em saúde que integre tecnologias multiespectrais e de múltiplas camadas. Essa plataforma promete fornecer uma visão mais profunda e dinâmica dos dados relacionados aos eventos de saúde, permitindo uma melhor análise e uma resposta mais eficaz às ameaças globais à saúde. Ao conectar diferentes tipos de dados e camadas de informações, a plataforma visa melhorar a eficiência das intervenções preventivas e otimizar o direcionamento dos recursos de saúde, contribuindo assim para promover equidade e justiça social na saúde pública. São apresentados quatro trabalhos em diferentes vertentes com o objetivo de estruturar uma Arquitetura robusta, flexível e modular capaz de se adequar as mais diferentes formar de analises de dados, principalmente analise geométricas. Cada um dos trabalhos apresentados trazem contribuições para a proposta de integração final em uma única plataforma capaz de integrar dados multiespectrais e acoplar diversos módulos de analise de dados.