Existe una creciente necesidad de diagnosticar la enfermedad de Parkinson (EP) en una etapa temprana. Las soluciones existentes se han centrado principalmente en formas tradicionales como la resonancia magnética (MRI), por lo tanto, sufren del problema de facilidad de uso. Este trabajo presenta un nuevo enfoque que utiliza video y técnicas basadas en esqueletos para resolver este problema. En este documento, se propone un método de diagnóstico temprano de la enfermedad de Parkinson de extremo a extremo basado en redes de convolución de grafos, que toma la secuencia de esqueletos de los pacientes como entrada y devuelve el resultado del diagnóstico. La arquitectura de red de doble rama asimétrica está diseñada para procesar información global y local por separado y capturar la manifestación sutil de la EP. Para entrenar la red, presentamos el primer conjunto de datos de marcha de la enfermedad de Parkinson, PD-Walk. Este conjunto de datos consta de 95 pacientes con EP y 96 videos de personas sanas caminando. Todos los datos están anotados por médicos experimentados. Además, implementamos nuestro método en equipos portátiles, que han estado en funcionamiento en el Primer Hospital Afiliado, Escuela de Medicina de la Universidad de Zhejiang. Los experimentos muestran que nuestro método puede lograr una precisión del 84.1% y un rendimiento en tiempo real en el equipo en un entorno real. En comparación con las soluciones tradicionales, el método propuesto puede detectar rápidamente y de manera conveniente síntomas sospechosos de EP. El equipo integrado se puede colocar fácilmente en hospitales o residencias para brindar servicios a las personas mayores.