Validation Queue — Glucose Prediction (CGM-Free)

market-validation 스킬로 넘길 검증 큐입니다.

Queue Item #1: CGM-free 혈당 반응 추론

idea_statement: "Apple Watch 혈당 센서 출시(2027+) 전까지, 웨어러블 HRV/HR/수면/영양 데이터를 종합해 CGM 없이 식후 혈당 반응을 추론하는 앱을 제공한다"
target_user: 비당뇨 웰니스 사용자 (25-55세, Apple Watch/Oura 착용, 대사 건강 관심)
core_problem: CGM 센서 비용($900+/년)과 불편함 없이 혈당 반응을 이해하고 싶다
top_evidence_ids: SIG-002, SIG-003, SIG-005, SIG-008, SIG-013
risk_notes:
- 정확도 한계: 현재 rule-based 모델, ML 고도화 필요
- 규제 리스크: FDA가 혈당 "측정" 주장을 허용하지 않음 → "추론/예측" 포지셔닝 필수
- 과학적 회의론: Peter Attia 등 비당뇨인 혈당 모니터링 가치에 회의적 의견 존재
- glucorexia 리스크: 상대 점수(0-100)로 완화하되, UX 검증 필요
first_7_day_test: 기존 SleepTest 사용자 10명에게 Inference 기능 활성화 → 일일 사용률 및 혈당 반응 점수 확인 빈도 측정

idea_statement: "간헐적 단식 앱 사용자에게 '단식이 혈당 반응을 어떻게 개선하는지'를 시각적으로 보여주는 기능을 추가한다"
target_user: 간헐적 단식 실천자 (FastingWorks 기존 사용자)
core_problem: 단식의 대사 건강 효과를 체감하기 어렵다 (타이머만 제공)
top_evidence_ids: SIG-001, SIG-002, SIG-005, SIG-009, SIG-014
risk_notes:
- 인과관계 주장 불가 → "상관관계 트렌드" 포지셔닝
- 단식 앱 시장 포화 (Zero, LIFE, Fastic 등)
- 영양 데이터 입력 의존도가 높아 사용자 부담
first_7_day_test: FastingWorks 기존 사용자에게 "단식 전후 혈당 반응 점수 비교" 프로토타입 제공 → 리텐션 변화 측정

idea_statement: "웨어러블 데이터만으로 인슐린 감수성 트렌드를 장기 추적하고, 생활습관 변화의 대사 건강 효과를 보여준다"
target_user: 전당뇨/대사증후군 위험군 (35-65세), 바이오해커
core_problem: 인슐린 감수성 확인을 위해 주기적 혈액검사가 필요하지만 접근성이 낮다
top_evidence_ids: SIG-007, SIG-008, SIG-013, SIG-014, SIG-017
risk_notes:
- "인슐린 감수성"이 일반 소비자에게 직관적이지 않음 → 네이밍/UX 검증 필요
- 정확도: HOMA-IR vs 웨어러블 추론 간 상관관계가 moderate 수준
- 의료 주장 회피 필요
first_7_day_test: 인슐린 감수성 점수를 "대사 건강 점수"로 리브랜딩 → SleepTest 내 표시 후 사용자 관심도 측정