النقاط الحرجة هي تغيرات مفاجئة في المعلمات المولدة لمتسلسلة البيانات. كشف النقاط الحرجة عبر الإنترنت (أونلاين) مفيد في نمذجة وتوقع المتسلسلات الزمنية في مجالات التطبيق مثل المالية، والبيومترية، والروبوتات. بينما قد أدت الطرق التكرارية إلى تقنيات فلترة وتوقع عبر الإنترنت، فقد ركز معظم الأوراق البيزية على مشكلة التقسيم الرجعي. هنا نقوم بفحص الحالة التي تكون فيها معلمات النموذج قبل وبعد نقطة التحول مستقلة، ونستنتج خوارزمية عبر الإنترنت لاستدلال دقيق عن أحدث نقطة تحول. نحسب توزيع الاحتمال لطول الجريان الحالي، أو الزمن منذ آخر نقطة تحول، باستخدام خوارزمية نقل رسائل بسيطة. تنفيذنا شديد التناظر بحيث يمكن تطبيق الخوارزمية على أنواع مختلفة من البيانات. نوضح هذا التناظر من خلال عرض الخوارزمية على ثلاثة مجموعات بيانات حقيقية مختلفة.