El crecimiento de Internet de las Cosas Médicas (IoMT) y la analítica de datos de salud permiten que las Redes de Área Corporal Inalámbricas (WBANs) y sensores ambientales recopilen las grandes cantidades de señales fisiológicas necesarias para mejorar el diagnóstico y tratamiento de los pacientes. Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático a menudo requieren señales precisamente sincronizadas de múltiples sensores, lo que a su vez requiere métodos de sincronización que consumen tiempo y energía con una conectividad constante a la red inalámbrica. Proponemos ecoSync, un algoritmo de sincronización de tiempo altamente eficiente en energía para dispositivos Wi-Fi en aplicaciones de IoMT. Demostramos que ecoSync puede corregir el error de diferencia de tiempo a +/-42 us en una hora entre resincronizaciones, utilizando solo 658 milijulios de energía. Esto representa una mejora del 87% en el error de diferencia de tiempo y una reducción del 99.93% en el uso de energía en comparación con el uso de TSF para la sincronización sola durante un período de 1 h. La sincronización inalámbrica de sensores permite colocar sensores fisiológicos en objetos de uso cotidiano (Smart Stuff), lo que a su vez permite la recopilación sin problemas de datos de estado fisiológico cada vez que interactuamos con objetos inteligentes en un entorno de IoMT.