La bioinformática y la genómica están impulsando una revolución en la atención médica, particularmente en el ámbito del descubrimiento de fármacos para péptidos anticancerígenos (PACs). La integración de la inteligencia artificial (IA) ha transformado la atención médica, permitiendo experiencias de atención al paciente personalizadas e inmersivas. Estas tecnologías avanzadas, junto con el poder de la bioinformática y los datos genómicos, facilitan desarrollos innovadores. La predicción precisa de PACs a partir de secuencias biológicas complejas sigue siendo un desafío en el área genómica. Actualmente, enfoques convencionales como la quimioterapia, la terapia dirigida, la radioterapia y la cirugía se utilizan ampliamente para el tratamiento del cáncer. Sin embargo, estos métodos no logran erradicar completamente las células neoplásicas o las células madre cancerosas y dañan los tejidos sanos, lo que resulta en morbilidad e incluso mortalidad. Para controlar tales enfermedades, los oncólogos y diseñadores de fármacos desean desarrollar nuevas técnicas preventivas con mayor eficiencia y menores efectos secundarios. Por lo tanto, esta investigación proporciona un marco computacional optimizado para discriminar contra los PACs. Además, el enfoque propuesto integra inteligentemente cuatro métodos de codificación de péptidos, a saber, análisis de ocurrencia de aminoácidos (AAOA), análisis de ocurrencia de dipéptidos (DOA), análisis de ocurrencia de tripéptidos (TOA) y composición pseudo-aminoácida mejorada (EPseAAC). Para superar el problema del sesgo y reducir el error verdadero, se aplica la técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas (SMOTE) para equilibrar las muestras contra cada clase. Los resultados empíricos sobre dos conjuntos de datos, donde la precisión del modelo propuesto en el conjunto de datos de referencia es del 97.56% y en el conjunto de datos independiente es del 95.00%, verifican la efectividad de nuestro mecanismo de aprendizaje en conjunto y muestran un rendimiento notable en comparación con los métodos de última generación (SOTA). Además, la aplicación de la tecnología del metaverso en la atención médica promete innovaciones transformadoras, potencialmente mejorando las experiencias de los pacientes y proporcionando soluciones novedosas en el ámbito de las técnicas preventivas y la atención al paciente.