Parkinson hastalığı, insan sağlığını tehdit eden titremenin ana semptom olduğu nörodejeneratif bir hastalıktır. Günümüzdeki araştırmalar, Parkinson Hastalığının önceden tahmin edilebilmesine, tespit edilebilmesine veya sınıflandırılabilmesine odaklanmaktadır. Son yıllarda çeşitli sensörler kullanılarak giyilebilir hareket algılama sistemleri oluşturulmaya başlanmıştır. Raporlanan sonuçlar; sorunların hemen hemen çözüldüğü izlenimini verirken, dikkate alınan verilerin temsil kapasitesi ve buna bağlı olarak performans değerlendirilmesinin güvenilirliği hakkında ciddi sorular ortaya çıkmaktadır. Bu araştırma makalesinde, Edge Impulse yazılımı, Arduino Nano 33 BLE mikrodenetleyicisi ve LSM9DS1 ivme sensörü ile titreme tespiti için sistem yapılmıştır. Arka planda titreme ile istenmeyen genel bir sinyali ayırt edebilmektedir. Bu çalışmada, Edge Impulse makine öğrenme araçlarını kullanarak gelişmiş bir tahmine dayalı sistem tasarımıyla Nesnelerin İnterneti (IoT) ve makine öğreniminin birlikteliğinde ivme sensörü ile hareket tespiti yapılarak hastalığın erken tespitinin yapılması amaçlanmıştır. Edge Impulse, bu çalışmada titreme ve istenmeyen titreme için çeşitli örneklerden oluşan geniş bir veri kümesini eğitmek için kullanılmıştır. Önerilen sistemin %85 tanıma doğruluğu sağladığı bulunmuştur.