Como extensión de la teoría de conjuntos difusos (FSs), los conjuntos difusos intuicionistas (IFSs) desempeñan un papel importante en el manejo de la incertidumbre bajo entornos inciertos. Los conjuntos difusos pitagóricos (PFSs) propuestos por Yager en 2013 pueden manejar situaciones más inciertas que los conjuntos difusos intuicionistas debido a su mayor rango para describir los grados de pertenencia. Cómo medir la distancia entre conjuntos difusos pitagóricos sigue siendo un problema abierto. La divergencia de Jensen-Shannon es una medida de distancia útil en el espacio de distribución de probabilidad. Con el fin de tratar eficientemente la incertidumbre en aplicaciones prácticas, este documento propone una nueva medida de divergencia de conjuntos difusos pitagóricos, que se basa en la función de creencia en la teoría de la evidencia de Dempster-Shafer, y se llama distancia PFSDM. Describe los conjuntos difusos pitagóricos en forma de asignaciones de probabilidad básicas (BPAs) y calcula la divergencia de las BPAs para obtener la divergencia de PFSs, que es el paso para establecer un vínculo entre los PFSs y las BPAs. Dado que el método propuesto combina las características de la función de creencia y la divergencia, tiene una resolución más potente que otros métodos existentes. Además, se propone un algoritmo mejorado que utiliza la distancia PFSDM en el diagnóstico médico, lo que puede evitar la producción de resultados contra intuitivos especialmente cuando existe un conflicto de datos. El método propuesto y el algoritmo mejorado se demuestran ser racionales y prácticos en aplicaciones.