Para escenarios altamente exigentes como el monitoreo continuo de bioseñales, la transmisión de volúmenes excesivos de datos de forma inalámbrica constituye uno de los desafíos más críticos. Esto se debe a las limitaciones de recursos impuestas por las tecnologías de hardware y comunicación típicas. Impulsado por tales deficiencias, este documento tiene como objetivo abordar las respectivas carencias. Los principales ejes de este trabajo incluyen (a) compresión de datos, y (b) la presentación de un diseño completo, eficiente y práctico de un acelerador de hardware capaz de integrarse en cualquier plataforma de Internet de las Cosas (IoT) para abordar los desafíos críticos de la compresión de datos. Por un lado, el algoritmo desarrollado se presenta y se evalúa en software, mostrando beneficios significativos en comparación con la competencia respectiva. Por otro lado, el algoritmo se implementa completamente en hardware, lo que proporciona una prueba adicional de concepto con respecto a los enfoques de diseño de hardware de última generación. Finalmente, se destacan los beneficios de rendimiento a nivel de sistema, en cuanto a la demora en la transmisión de datos y el ahorro de energía, teniendo en cuenta las características de las plataformas IoT prominentes. En conclusión, este documento presenta un enfoque holístico basado en la compresión de datos que es capaz de mejorar drásticamente el rendimiento de una plataforma IoT y abordar eficientemente un desafío notorio de aplicaciones IoT altamente exigentes como el monitoreo de bioseñales en tiempo real.