O cenário tecnológico atual tem como um de seus principais tópicos o desenvolvimento voltado para a internet das coisas (Internet of Things-- IoT). O termo faz referência a dispositivos conectados que se comunicam e trocam informações com outros dispositivos através de protocolos de comunicação. Um dos setores de atividade que mais pode se beneficiar é o setor da saúde, onde sinais vitais podem ser coletados de diversos dispositivos presentes em pacientes, produzindo dados em tempo real, e ajudando no monitoramento e diagnóstico dos mesmos. O potencial dessa tecnologia, nesse setor, é muito promissor, abrindo a possibilidade de que pacientes possam ser monitorados em qualquer lugar, não somente em âmbito hospitalar, mas também fora dele, constantemente gerando dados para que possam ser realizados os melhores diagnósticos, trabalhos de prevenção e tratamentos de pacientes em que requerem observação e/ou possuem propensão a determinadas doenças. Para que se possa tirar proveito de dispositivos IoT no ramo médico, eles necessitam extrair sinais vitais do paciente, ou seja, dados fisiológicos indicando as condições de saúde da pessoa, evidenciando o funcionamento e as alterações da função corporal. Uma vez que os sensores presentes no corpo do paciente devem possuir tamanho reduzido, bem como sua capacidade de bateria, se faz necessária a administração de o quanto os sensores devem ser acionados para que os dados possam ser comunicados ao dispositivo de coleta dos mesmos. Surge, então, a necessidade de um intermediário para que possa gerenciar o quanto esses dispositivos devem ser acessados, visado a melhor gestão energética dos mesmos. Sendo assim, dispositivos móveis se fazem presentes neste meio, inserido no conceito anterior, para administrar, pré-processar, e fazer parte da análise das informações, trazendo mais eficiência ao sistema, pois as tarefas ocorrem em tempo real, não precisando que o servidor trate e retorne informações sensíveis, como por exemplo, identificação de anomalia em algum sinal vital de um paciente. Para o desenvolvimento deste tema, pode-se citar a utilização da técnica de pré-diagnóstico por aprendizado de máquina e árvore de decisão para avaliar o estado de saúde do paciente e determinar o grau com que as medições devem ser feitas, tendo como foco a economia de energia dos dispositivos presentes no corpo dos pacientes, sendo isso obtido através de um dispositivo intermediário que esteja próximo ao paciente para que os requisitos de baixo consumo de energia sejam englobados. Neste contexto, a proposta se insere dentro do projeto Computação Wearable Aplicada no Monitoramento e Análise de Pacientes em Pós-Consulta, da Universidade de Santa Cruz do Sul, surge com o objetivo de desenvolver protótipos de produtos que possibilitem a captura e processamento de informações biológicas para monitoramento de pacientes em pós-consulta e pós-operatório. Partindo disso, será desenvolvido no seguinte trabalho um módulo que gerencie a comunicação de tais dispositivos, na parte dogateway, gerindo a comunicação entre o dispositivo vestível e o banco de dados com a ajuda de protocolo bluetooth low energy, o trabalho se concentrará em desenvolver a solução diante do cenário atual do projeto.