في تجربة فريدة من نوعها، أدخل فريق من الباحثين مفهوم MPD²-Router، وهو نظام متطور يستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) لتشخيص مرض الزرق (Glaucoma) بطريقة أكثر أمانًا وفعالية. يعتبر التعلم للتأجيل (Learning-to-defer) أداة حيوية في هذا النظام، حيث يقوم بتوجيه الحالات الصعبة وغير الواضحة إلى الأطباء المختصين بدلاً من معالجتها آلياً، مما يقلل من الأخطاء التشخيصية.

ما يميز MPD²-Router هو نهجه المستنير بذكاء، والذي يأخذ في اعتباره تنوع الخبراء المتاحين وسلوك المستلمين المختلف، بالإضافة إلى تقليل عبء العمل غير المتوازن. يعتمد النظام على سياسة تأجيل وتخصيص مزدوجة، مما يجعله قادرًا على تحديد الحالات التي تتطلب تدخلاً بشريًا وما إذا كان يجب تأجيل القرار إلى خبير متاح.

يمزج MPD²-Router بين عدة عناصر مثل عدم اليقين، شكل الحالة، جودة الصورة وعوامل خارجية، مستخدمًا تقنية Gumbel-sigmoid لتعزيز دقة القرارات. تم استخدام نموذج تدريب متقدم يستند إلى هدف تكلفة غير متماثل يعزز توزيعًا محددًا لكل مجموعة، مما يؤدي إلى تقليل تكلفة الرعاية الصحية بشكل ملحوظ.

تم اختبار كفاءة MPD²-Router عبر ثلاثة دراسات دولية عن الزرق، وأثبت أنه يقلل من التكاليف السريرية ويحسن مؤشرات الجودة بشكل كبير مقارنة بأنظمة الذكاء الاصطناعي السابقة. بفضل تصميمه الفريد، يحقق هذا النظام توازنًا مثاليًا في استخدام الخبراء ويظهر قوة كبيرة في مختلف البيئات السريرية.