Market Validation Brief — GlucoseWorks

Hypothesis (JTBD)

대사 건강에 관심 있는 비당뇨 웰니스 사용자가 식후 혈당 반응을 이해하고 싶을 때, CGM 센서($900+/년) 없이, Apple Watch의 HRV/HR/수면/활동 데이터와 간단한 식사 기록을 종합해 대사 건강 트렌드를 추정 받을 수 있다.

용어 주의: "혈당 예측(prediction)" 대신 "대사 건강 추정(metabolic wellness estimate)"을 사용한다. FDA 2026.01 General Wellness 가이던스에서 "estimate"는 명시적으로 허용하나, "prediction"은 CDS 가이던스에서 규제 대상이 될 수 있다. 상세 규제 용어 가이드는 regulatory-terminology-guide.md 참조.

영양 데이터 의존성 주의: 탄수화물 데이터가 전체 추론 가중치의 38%를 차지한다. 영양 데이터 없이도 추론은 작동하나(default 60g 가정), 정확도가 ±20-30% 저하된다. "음식 스캔 불필요"가 아니라 "음식 사진 스캔 불필요, 간단한 식사 기록 권장"으로 포지셔닝해야 한다.

아이디어 정의

제품: GlucoseWorks — Apple Watch 생체 데이터 7종(HRV, HR, 수면, 영양, 단식, VO2 Max, 보행속도)을 종합해 식후 혈당 반응 점수(0-100), 인슐린 감수성 점수, 생물학적 나이를 추론하는 독립 iOS 앱.

이전 리서치와의 관계: 2026-02-09 glucose-prediction 리서치의 "Refine" 결론을 기반으로, GlucoseWorks 앱으로 제품화한 시점의 시장 재검증.

현재 구현 상태:

• GlucoseInferenceService: rule-based scoring (탄수화물 38%, 식후 HR 변화 24%, HRV 변화 20%, 수면 12%, 단식 6%)
• GLUT4 decay 모델 (운동 후 포도당 민감도 반감기 ~4h)
• 수면 코사인 램프 경계 (수면 중 생리적 바닥값 보존)
• 식사 크기 인식 (10g 이하 저탄수화물 식사 감지)
• 사용자 캘리브레이션 시스템 (3+ 포인트로 개인화 활성)
• 24시간 intraday 트렌드 (30분 간격)
• Confidence 점수 및 evidence signals 제공
• Glucose Health Score Card (0-100, 역전 — 100이 최적)
• Post-meal Activity Timeline

타겟 사용자: 25-55세, Apple Watch 착용, 대사 건강에 관심, CGM 미착용

지역: US/en (1차), KR/ko (2차)

성공/실패 임계치

이전 리서치 대비 변경점