Un problema en la evaluación cuantitativa de las alteraciones biomecánicas en pacientes con enfermedad de Parkinson es la necesidad de sistemas informáticos escalables y adaptables. Este trabajo presenta un método computacional que se puede utilizar para evaluaciones motoras de movimientos de pronación-supinación de la mano, como se describe en el ítem 3.6 de la Escala Unificada de Calificación de la Enfermedad de Parkinson (MDS-UPDRS). El método presentado puede adaptarse rápidamente al nuevo conocimiento experto e incluye nuevas características que utilizan un enfoque de entrenamiento auto supervisado. El trabajo utiliza sensores portátiles para mediciones biomecánicas. Probamos un modelo de aprendizaje automático en un conjunto de datos de 228 registros con 20 indicadores de 57 pacientes con EP y ocho sujetos de control sanos. Los resultados experimentales del conjunto de datos de prueba muestran que las tasas de precisión del método para la tarea de clasificación de pronación y supinación alcanzaron hasta un 89% de precisión, y los puntajes F1 fueron superiores al 88% en la mayoría de las categorías. Los puntajes presentan un error cuadrático medio de 0.28 en comparación con los puntajes de los clínicos expertos. El artículo proporciona resultados detallados para las evaluaciones de movimientos de pronación-supinación de la mano utilizando un nuevo método de análisis en comparación con los otros métodos mencionados en la literatura. Además, la propuesta consiste en un modelo escalable y adaptable que incluye conocimiento experto y afectaciones no cubiertas en el MDS-UPDRS para una evaluación más profunda.