Recientemente, las tecnologías emergentes han asistido al sistema de salud en el tratamiento de una amplia gama de enfermedades de tal manera que el desarrollo de tales métodos ha sido considerado como una solución práctica para curar muchas enfermedades. Por lo tanto, subestimar la importancia de tales entornos cibernéticos en el sistema médico y de salud no es lógico, ya que una combinación de estos sistemas con el Metaverso puede llevar a aplicaciones tremendas, particularmente después de esta pandemia, en la que se ha demostrado la importancia de tales tecnologías. Esta es la razón por la cual el gemelo digital de un microrobot médico, que es controlado a través de un controlador predictivo estocástico (MPC) potenciado por un sistema de identificación basado en aprendizaje automático (ML), ha sido presentado en esta investigación. Este robot se beneficia de la tecnología de levitación magnética, y el enfoque de identificación ayuda al controlador a identificar la dinámica de este robot. Considerando el tamaño, el sistema de control y las especificaciones de tales mecanismos micro-magnéticos, puede desempeñar un papel importante en el monitoreo, la entrega de medicamentos o incluso en algunas cirugías internas sensibles. Así, la precisión, la robustez y la fiabilidad han sido tomadas en cuenta para el diseño y la simulación de este mecanismo magnético. Finalmente, se añade un ruido estadístico de segundo orden a la planta mientras el controlador se actualiza mediante un filtro de Kalman para lidiar con este entorno. Los resultados demuestran que el controlador propuesto funcionará de manera efectiva.