Este trabajo tiene cómo objetivo desarrollar una aplicación móvil para ayudar en el diagnóstico diferencial entre pacientes con Parkinson y pacientes con Temblor Esencial Estos son los síndromes de temblor más comunes en todo el mundo Para lograr esto, se desarrollaron modelos de Machine Learning a partir de diferentes características cinemáticas de las señales de la velocidad angular del temblor de mano de sujetos sanos y pacientes con temblor usando el giroscopio de un teléfono móvil Los modelos desarrollados se implementaron en un servidor web y una aplicación móvil para hacer el registro, el procesamiento y la clasificación de las señales de velocidad angular El modelo implementado para diferenciar sujetos con temblor patológico de sujetos con temblor fisiológicos mostró un 97 06 de sensibilidad y un 100 de especificidad Por otro lado, el modelo implementado para diferenciar entre los dos síndromes de temblor mostró un 95 00 de sensibilidad y un 100 de especificidad Con esto, se presume que esta aplicación le servirá de apoyo a los médicos especialistas que tratan patologías y trastornos del movimiento a realizar diagnósticos tempranosPostprint (published version
