El accidente cerebrovascular es la principal causa de discapacidad en adultos y la tercera causa de muerte en los Estados Unidos. El accidente cerebrovascular es una emergencia médica, y el tratamiento dado en las primeras horas es importante para dar forma a la recuperación a largo plazo y al pronóstico del paciente. A pesar de que se ha dedicado una atención sustancial a este tema complejo y difícil en la atención médica, apenas se han utilizado nuevas estrategias como enfoques basados en investigación operativa para hacer frente a los desafíos asociados con el accidente cerebrovascular. Este estudio propone un enfoque novedoso con análisis envolvente de datos (DEA) y programación lineal multiobjetivo (MOLP) en hospitales que brindan servicios de atención al accidente cerebrovascular para seleccionar el enfoque más eficiente, lo cual será un nuevo experimento en la percepción de la literatura. DEA y MOLP se utilizan ampliamente para la evaluación del rendimiento y la medición de la eficiencia. A pesar de sus similitudes y conceptos comunes, las dos disciplinas han evolucionado por separado. El DEA generalizado (GDEA) no puede incorporar las preferencias de los tomadores de decisiones (DMs) y datos de eficiencia histórica. En contraste, MOLP puede incorporar las preferencias del DM en el proceso de toma de decisiones. Transformamos el modelo GDEA en MOLP a través del enfoque de máxima ordenación para (i) resolver el problema de forma interactiva; (ii) utilizar el método de pasos (STEM) y considerar las preferencias del DM; (iii) eliminar la necesidad de información de preferencia predeterminada; y (iv) aplicar la solución más preferida (MPS) para identificar el enfoque más eficiente. Se toma un estudio de caso de hospitales que brindan servicios de atención al accidente cerebrovascular como ejemplo para ilustrar la aplicación potencial del método propuesto.