A doença de Parkinson (PD) é uma desordem neurológica de natureza
progressiva. Provoca sintomas motores como tremor em repouso e desordem de
movimentos. Por sua natureza progressiva a doença exige um monitoramento
contínuo dos sintomas. Os Sistemas de Monitoramento da Saúde (SMS) são
amplamente utilizados em doenças, juntamente com softwares de classificação,
porque torna o diagnóstico mais rápido e seguro. Neste trabalho, desenvolvemos
um sistema de aprendizagem de máquinas supervisionado que pôde identificar
o tipo de tremor parkinsoniano entre alta frequência e baixa frequência.
Para a validação do trabalho, utilizamos uma validação cruzada com todos os
indivíduos para identificar o tipo de tremor parkinsoniano. Foi utilizado um
total de 14 sujeitos e obtevemos uma acurácia de 92,8%.