An automated method for determining a bradicinético state of a person, the method comprising: obtaining a time series data of an accelerometer (21) worn on an extremity of the person, over an extended period of time during the daily activities of the person to filter bandpass accelerometer data to extract filtered data of a band of interest, in which the band of interest has a lower cutoff frequency chosen to remove the continuous component and a higher switching frequency that is chosen to remove higher frequency components, which generally are not normal human movement the method being characterized by: extracting one or more sets of acceleration data of the time series of the acceleration data each set being of a time duration chosen small enough so that they can determine relatively regular measures of bradykinesia, while being long enough to provide a reasonable likelihood of a significant movement of the person occurs during this set search the data set using a moving average within a window, to identify a window full throttle and processing the data window to determine a maximum acceleration measurement bradykinesia.Un método automatizado para la determinación de un estado bradicinético de una persona, comprendiendo el método: obtener una serie temporal de datos de un acelerómetro (21) que se lleva en una extremidad de la persona, a lo largo de un período de tiempo prolongado durante las actividades diarias de la persona hacer un filtrado pasa-banda de los datos del acelerómetro para extraer los datos filtrados de una banda de interés, en el que la banda de interés tiene una frecuencia de corte inferior elegida para eliminar la componente continua y una frecuencia de corte superior que es elegida para eliminar las componentes de frecuencia superiores, las cuales, en general, no resultan de movimientos humanos normales estando el método caracterizado por: extraer uno o más conjuntos de datos de aceleración de la serie temporal de los datos de aceleración siend
