Bài toán chẩn đoán bệnh là bài toán phổ biến trong y học. Việc chẩn đoán đúng và chính xác có ý nghĩa quan trọng trong việc điều trị của bệnh nhân. Chẩn đoán sớm và chính xác giúp việc điều trị có hiệu quả cao với chi phí thấp hơn rất nhiều. Có nhiều nghiên cứu đưa ra các phương pháp chẩn đoán bệnh sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy. Ngoài ra, lý thuyết tập mờ và logic mờ cũng có vai trò to lớn trong việc giải quyết bài toán chẩn đoán bệnh. Trong bài báo này, chúng tôi giới thiệu một phương pháp dựa trên lý thuyết về tập mờ phức để xây dựng hệ hỗ trợ ra quyết định. Từ đó xây dựng ứng dụng để giải bài toán chẩn đoán bệnh xơ gan trên bộ dữ liệu thực tế được thu thập từ các bệnh viện ở Thái Nguyên. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng, mô hình đề xuất có kết quả hỗ trợ chẩn đoán cao hơn các phương pháp FMNN, SVM, FIS, FLT được so sánh.