La infección por el virus del papiloma humano (VPH) está relacionada con casos frecuentes de cáncer cervical y condiloma genital en humanos. Hasta ahora, han surgido numerosos métodos para la prevención y tratamiento de esta enfermedad. En este contexto, este documento tiene como objetivo ayudar a predecir la susceptibilidad del paciente a las formas de tratamiento utilizando tanto la crioterapia como la inmunoterapia. Estos estudios facilitan la elección de medicamentos, que pueden resultar dolorosos y embarazosos para los pacientes que tienen verrugas en partes íntimas. Sin embargo, el uso de modelos inteligentes genera resultados eficientes pero no permite una mejor interpretación de los resultados. Para resolver el problema, presentamos el método de una red neuronal difusa (FNN). Un modelo híbrido capaz de resolver problemas complejos y extraer conocimiento de la base de datos será podado a través de técnicas de puntuación F para realizar la clasificación de patrones en el tratamiento de verrugas, y para producir un sistema especialista basado en reglas de si/entonces, de acuerdo con la experiencia obtenida de la base de datos recopilada a través de investigaciones médicas. Finalmente, se realizaron pruebas de clasificación de patrones binarios en la FNN y se compararon con otros modelos comúnmente utilizados para tareas de clasificación, capturando resultados de mayor precisión que el estado del arte actual para este tipo de problema (84.32% para la inmunoterapia y 88.64% para la crioterapia), y extrayendo reglas difusas de la base de datos del problema. Se encontró que el enfoque híbrido basado en redes neuronales y sistemas difusos puede ser una excelente herramienta para ayudar en la predicción de los tratamientos de crioterapia e inmunoterapia.