Las Redes de Área Corporal Inalámbrica (WBAN) Definidas por Software han adquirido importancia en aplicaciones de atención médica de emergencia para pacientes remotos. La priorización del tráfico de datos de salud tiene una gran influencia en la congestión y el retraso en el proceso de enrutamiento de WBAN. Actualmente, las limitaciones energéticas, la pérdida de paquetes, el retraso en la retransmisión y el aumento del calor del sensor son desafíos de investigación fundamentales en WBAN. Estos desafíos también degradan la vida útil de la red y crean problemas graves para la transmisión de datos de salud críticos. En este contexto, se presenta en este documento un Algoritmo de Enrutamiento Consciente de la Energía, el Retraso y la Temperatura basado en Prioridades (PEDTARA) utilizando un algoritmo de optimización híbrido de Optimización de Mono Objetivo Genético Caótico de Araña (MGCSMO). Este algoritmo de enrutamiento optimizado propuesto está diseñado incorporando los beneficios de los operadores caóticos y genéticos a la función de actualización de posición de la Optimización de Araña Mejorada. Para el proceso de enrutamiento priorizado, inicialmente, la transmisión de datos del paciente en la WBAN se categoriza en transmisiones de datos normales, bajo demanda y de emergencia. Cada categoría se asegura un enrutamiento eficiente utilizando las tres estrategias diferentes del PEDTARA sugerido. PEDTARA realiza un enrutamiento óptimo de la ruta más corta para datos normales, un enrutamiento de emergencia eficiente en energía para datos críticos de alta prioridad y un enrutamiento verificado de prioridad más rápida para datos bajo demanda. Así, el PEDTARA propuesto garantiza un enrutamiento eficiente en energía, controlado de la congestión y consciente del retraso y la temperatura en cualquier período dado de monitoreo de la salud. Se realizaron experimentos sobre un escenario de simulación de alto rendimiento y los resultados de la evaluación mostraron que el PEDTARA propuesto realiza un enrutamiento eficiente mejor que los enfoques tradicionales en términos de energía, temperatura, retraso, congestión y vida útil de la red.