Con la rápida evolución de la era de la información y el desarrollo de la inteligencia artificial, el procesamiento de la información cognitiva humana se ha vuelto cada vez más importante. El enfoque del número de prioridad de riesgo (RPN) es un método de procesamiento de lenguaje natural y es la herramienta de evaluación de riesgos más utilizada. Sin embargo, el enfoque típico de RPN no puede procesar de manera efectiva las diversas formas de información cognitiva humana o la información vacilante proporcionada por expertos en evaluaciones de riesgos. Además, no puede procesar la consideración del peso relativo de los factores de evaluación de riesgos. Para comprender completamente las diversas formas de información cognitiva humana proporcionadas por expertos durante la evaluación de riesgos, este documento propone un novedoso método de clasificación de riesgos basado en conjuntos difusos pitagóricos (PFS). Este método integra el PFS y el método de solución de compromiso combinado (CoCoSo) para manejar la información cognitiva humana en problemas de evaluación de riesgos. En el estudio de caso numérico, este documento utilizó un caso de evaluación de riesgos de peligros de residuos de atención médica para verificar la validez y racionalidad del método propuesto para abordar problemas de evaluación de riesgos. Los resultados de cálculo del caso de evaluación de riesgos de peligros de residuos de atención médica se comparan con el enfoque típico de RPN, el método de conjunto difuso intuicionista (IFS), el método PFS y el método CoCoSo. Los resultados de verificación de simulación numérica demuestran que el método propuesto puede comprender de manera integral diversas formas de información cognitiva de los expertos y considerar el peso relativo de los factores de evaluación de riesgos, proporcionando resultados de evaluación de riesgos más precisos y razonables.