El monitoreo continuo de signos vitales constituye un componente esencial para la detección oportuna de alteraciones fisiológicas en pacientes hospitalizados. Sin embargo, muchas soluciones comerciales dependen de infraestructura de red con acceso a internet o de plataformas en la nube, lo que limita su implementación en hospitales con recursos tecnológicos restringidos. El objetivo de este trabajo fue diseñar e implementar un sistema basado en el Internet de las Cosas Médicas (IoMT) para el monitoreo multipaciente de signos vitales en tiempo real mediante una arquitectura de procesamiento local (edge computing), capaz de operar sobre una red WiFi independiente sin requerir conexión a internet. La propuesta integra terminales de adquisición desarrolladas con microcontroladores ESP32, sensores biomédicos para la medición de saturación de oxígeno, frecuencia cardiaca y temperatura corporal, una Raspberry Pi como servidor local y Node-RED para la recepción, procesamiento y visualización de la información clínica en una estación central de enfermería. Para evaluar el desempeño de la arquitectura de comunicación, se monitorizó el comportamiento de cinco terminales IoMT transmitiendo información fisiológica mediante MQTT. Los resultados obtenidos mostraron una latencia promedio de 157.76 ms, una tasa de entrega de mensajes superior al 99.7 % y una actualización continua de las variables fisiológicas con generación automática de alertas ante condiciones clínicas simuladas. La arquitectura propuesta constituye una alternativa escalable, de bajo costo y adecuada para entornos hospitalarios que requieren monitoreo local confiable sin dependencia de servicios externos, proporcionando además una plataforma susceptible de incorporar algoritmos de apoyo a la decisión clínica.