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Queue Item 1: GlucoseWorks (통합 제품)

idea_statement

Apple Watch 생체신호 7종 + 선택적 식이 기록으로 CGM 없이 식후 대사 반응을 추정하는 $60/년 iOS 앱. 패시브 우선 + 기록 시 정확도 부스트 구조.

target_user

25-55세, Apple Watch 보유, 대사 건강/바이오해킹에 관심, CGM 미착용. "CGM이 궁금하지만 $900+/년은 부담스럽고, 매 식사 스캔은 귀찮은" 사용자.

core_problem

1. CGM 비용 장벽 ($900-$1,668/년)
2. 음식 스캔 피로 (70% 2주 이탈)
3. 식이-대사 반응 개인화 수요 (같은 음식, 다른 반응)
4. Apple Watch 비침습 혈당 2027+ 공백

top_evidence_ids

GW-E01, GW-E02, GW-E04, GW-E06, GW-E08, GW-E09, GW-E10, GW-E11, GW-E12, GW-E18

risk_notes

1. 정확도 미검증 (최대 리스크): Rule-based 모델의 CGM 대조 검증 이력 없음. 식이 데이터로 단일 최대 인자(38-55%) 품질은 확보되나, 모델 자체의 정확도가 미확인.
2. 과학적 회의론: Johns Hopkins 등 학계에서 비당뇨 CGM/glucose 추정의 근거 부족 지적.
3. Apple Watch 2027 비침습 혈당: 시간 창 1-2년. 루머 수준이나 실현 시 존재 의미 약화.
4. January AI 기술 격차: Nature 논문 ML vs Rule-based. 동일 축 경쟁 시 불리.
5. 편향 주의: 산업 리포트/경쟁사 행동 기반 신호 비중 높음. 직접 사용자 인터뷰/설문 미실시. 실험을 통한 1차 데이터 확보 필수.

first_7_day_test

실험 1: D7 리텐션 + 식이 기록 코호트 비교

• 대상: FastingWorks 사용자 + Reddit 커뮤니티 50-150명 TestFlight
• 측정: D7 리텐션, 일일 추론 실행 수, 식이 기록 빈도
• Go 기준: D7 ≥ 40% AND 식이 기록자 D7 ≥ 50%
• "Without → With" 온보딩: Day 1-3 패시브 only → Day 4 식사 기록 유도

실험 2: 고관여 세그먼트 리텐션

• 실험 1과 병행 (온보딩 질문 1개 추가)
• 식사 기록 빈도 ≥ 2회/일 코호트 vs 일반 코호트 비교

실험 3: 캘리브레이션 + 식이 기록 정확도 파일럿 (실험 1 통과 시)

• 25명 × 14일 × CGM 대조
• Go 기준: 식이 기록 + 캘리브레이션 시 r ≥ 0.40

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이전 검증 결과 참조

이 아이템은 이미 3회의 시장 검증을 거쳤습니다:

상세: research/discovery/2026-02-18/glucoseworks/startup-validation/report.md