Un accidente cerebrovascular ocurre cuando una arteria del cerebro se rompe o se interrumpe el suministro de sangre al cerebro. Debido a la ruptura u obstrucción, los tejidos del cerebro no pueden recibir suficiente sangre y oxígeno. El accidente cerebrovascular es una causa común de mortalidad entre las personas mayores. Por lo tanto, se puede evitar la pérdida de vida y daños cerebrales severos si se reconoce y diagnostica el accidente cerebrovascular a tiempo. Los profesionales de la salud pueden descubrir soluciones más rápida y precisamente utilizando inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Como resultado, hemos demostrado cómo predecir un accidente cerebrovascular en pacientes utilizando clasificadores heterogéneos e inteligencia artificial explicable (XAI). La multicapas de modelos de ML superó a todos los demás clasificadores, con una precisión, recuperación y precisión del 96%, 96% y 96%, respectivamente. La inteligencia artificial explicable es un conjunto de marcos y herramientas que ayudan a entender e interpretar las predicciones proporcionadas por los algoritmos de aprendizaje automático. Se han utilizado cinco métodos diversos de XAI, como los Valores Aditivos de Shapley (SHAP), ELI5, QLattice, Explicaciones Locales Interpretable Independientes del Modelo (LIME) y Anchor, para descifrar las predicciones del modelo. Esta investigación tiene como objetivo permitir a los profesionales de la salud proporcionar a los pacientes una atención más personalizada y eficiente, al tiempo que ofrece una arquitectura de detección con herramientas automatizadas que pueden utilizarse para revolucionar la prevención y el tratamiento del accidente cerebrovascular.