En el campo de la ingeniería biomédica, el tema de la entrega de fármacos constituye un esfuerzo multifacético y exigente para los profesionales de la salud. La administración intravenosa de agentes farmacológicos a los pacientes y la normalización de la presión arterial promedio (AABP, por sus siglas en inglés) a umbrales deseados representan un enfoque prevalente utilizado en entornos clínicos. La infusión automatizada de fármacos vasoactivos con la finalidad de modular la presión sanguínea en pacientes que sufren de hipertensión aguda ha sido el foco de una rigurosa investigación en años recientes. En trabajos previos donde se utilizan controladores basados en modelos y difusos para controlar AABP, los controladores basados en modelos se basan en el modelo matemático preciso, mientras que los controladores difusos implican complejidad debido a los conjuntos de reglas. Para superar estos desafíos, este documento presenta un sistema adaptativo de entrega de fármacos en lazo cerrado para controlar AABP ajustando la tasa de infusión, así como un retraso en el tiempo de comunicación (CTD, por sus siglas en inglés) para analizar la conectividad inalámbrica y la interrupción en la transferencia de datos de retroalimentación como una nueva perspectiva. En primer lugar, se desarrolla un controlador de retroceso no lineal (NBC, por sus siglas en inglés) para controlar AABP ajustando continuamente los fármacos vasoactivos utilizando retroalimentación en tiempo real. En segundo lugar, se integra un algoritmo de aprendizaje profundo sin modelo (MF-DRL, por sus siglas en inglés) en el NBC para ajustar dinámicamente los coeficientes del controlador. Además de los diversos análisis como la condición normal (sin estrategia CTD), estabilidad y ruido híbrido, se implementa un análisis CTD para ilustrar la funcionalidad del sistema de manera inalámbrica y la interrupción en los datos de retroalimentación en tiempo real.