El Internet de las cosas (IoT) juega un papel esencial en el área del sistema de salud. Los dispositivos de IoT proporcionan información sobre los pacientes en el marco de monitoreo de la salud. Además, los pacientes pueden examinar su salud con dispositivos inteligentes y, por lo tanto, IoT es un factor importante en todos los aspectos del sistema de gestión de la salud. El cáncer de mama es un cáncer mortal en las mujeres y la detección de esta enfermedad en la etapa primaria aumenta la tasa de supervivencia. Debido a la complejidad computacional asociada con la adquisición de características, los resultados de clasificación generados a partir de los métodos existentes son insatisfactorios y, por lo tanto, es importante diseñar un método utilizando conceptos de aprendizaje profundo para clasificar la enfermedad del cáncer. Un modelo de clasificación eficiente y robusto llamado Red profunda basada en la optimización de ballenas de la psicología del estudiante con optimización (SPWO-based Deep maxout network) clasifica la enfermedad del cáncer de mama. La ventaja de utilizar una red Deep maxout es que aprende de manera efectiva características intrínsecas de los datos. El factor de peso del modelo de aprendizaje profundo se actualiza con respecto a la iteración basada en la medida de aptitud que a su vez da como resultado resultados más altos al adquirir un valor de error mínimo. Sin embargo, el modelo propuesto obtiene una precisión, sensibilidad y especificidad sobresalientes en términos de pruebas con los valores de 0.931, 0.953 y 0.915 con 100 nodos.