내 AI 분신이 나에게 무엇을 먹을지 알려준다

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지난 100일 정도 동안, 제 아침에는 새로운 리듬이 생겼습니다. 눈을 뜨면 가장 먼저 해야 할 일은 제 디지털 트윈에게 먹이를 주는 것입니다. 디지털 트윈은 제 대사 데이터를 소비하는데, 하루 첫 "식사"는 스마트 체중계에서 바로 전송되는 제 체성분 데이터입니다.
앱에 그 기록이 입력되면, 저는 부엌로 이동해 Owala 물병에 레몬수를 채워 약을 복용합니다. 그것 역시 앱에 기록됩니다. 월요일에는 이어서 몇 차례의 이완 호흡을 하고 혈압을 측정한 뒤, 그 수치도 디지털 트윈에 제공합니다. 그다음은 아침 식사를 생각할 차례입니다. 저는 디지털 트윈에 물어봅니다.

제 디지털 트윈은 로봇 복제인이라기보다는, 제가 먹는 모든 음식에 대해 혈당 수치가 어떻게 반응할지 예측해 주는 AI 기반 색상 구분 음식 데이터베이스에 가깝습니다. 빨간색은 그다지 좋지 않고, 주황색은 그저 그렇고, 초록색은 이상적입니다. 이 시스템은 제가 입력하는 데이터와 연속 혈당 측정기에서 수집된 데이터를 바탕으로 구축되었습니다.

단백질 Cheerios와 우유 한 그릇? 내 디지털 트윈은 이것을 혼자 먹으면 오렌지 색이지만, 그 후 매일 산책을 하면 초록색이라고 알려준다. 그래서 나는 그렇게 먹고 그렇게 하기로 한다. 다 마치면 나는 그것을 기록한다. Twin Health 앱입니다. 몇 시간 후, 앱은 제 혈당 반응을 바탕으로 인사이트를 생성할 것이고, 저의 '트윈(twin)'은 더 정확해질 것입니다. 지금은 제 트윈이 먹이를 먹은 상태입니다.

나머지 약 99일 동안도 같은 과정을 반복합니다.

디지털 트윈은 신체 건강 분야에서 비교적 새로운 개념으로, 다음과 같은 측면에서 모두 의학 그리고 스포츠. 이는 검사 수치, 웨어러블 데이터, 영상, 유전자 프로필 등 다양한 데이터 포인트로 구축된 한 사람의 가상 모델로, 시간이 지남에 따라 지속적으로 업데이트됩니다. 일단 구축되면 임상의는 AI를 활용해 특정 약물이나 치료법을 환자의 디지털 트윈에 먼저 "시험"해 봄으로써 환자가 그 치료에 어떻게 반응할지 확인할 수 있습니다. 이론적으로는 이를 통해 의료 제공자가 부상 위험을 평가하고, 질병의 진행을 예측하며, 실제 환자에게 발생할 부작용을 최소화하면서 예방적 치료를 시행하는 것도 가능해집니다. 그 구상은 이것이 언젠가 개인 맞춤 의료라는 꿈을 실현하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. 대사 코칭은 아마도 이 기술 중에서 가장 위험 부담이 적으면서도 이득이 큰 형태로, 지금 실제 세계에서 시험해 볼 수 있는 기술입니다.

나의 대사 트윈(twin)은 6월에 Twin Health의 커다란 상자가 우리집 현관으로 배달되면서 “탄생”했습니다. Twin Health는 사람들의 건강을 돕는 디지털 트윈 프로그램입니다. 신진대사를 '치유'하는 것 (예: 체중 감량, 당뇨병 관리, 수면 개선 등). 아직은 대중적으로 다운로드할 수는 없습니다. 디지털 트윈은 여전히 실험 단계에 있으며, 현재 이 서비스는 기업 건강 플랜이나 개인 건강 플랜을 통해서만 이용할 수 있습니다. 일반적으로 만성 대사 문제를 가진 사람들을 대상으로 합니다. Twin Health는 디지털 트윈을 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 제 것을 만들려면 90일치 Dexcom G7 CGM, 스마트 체중계, 스마트 혈압계, 종합비타민과 마그네슘 글리시네이트 3병, 그리고 제 Apple Watch가 필요했습니다. 이어서 Quest Diagnostics에 방문하여 의료 진료 보조원이 제 팔에 바늘을 꽂고 채혈한 혈액 바이알을 추가 분석을 위해 보냈습니다.

며칠 후, 저는 Twin Health 코치인 아만다(실제 사람)와 의사와 함께 Zoom 미팅을 가졌고, 검사 결과를 검토했습니다. 여러 숫자와 수식들이 공유 화면에 띄워졌습니다. 그러고 보니 제 간은? 염증이 있었지만, 제가 중등도의 비알코올성 지방간 진단을 받은 것을 고려하면 이해할 수 있는 수준이었습니다. 인슐린 저항성은 이상적인 HbA1c 및 공복 혈당 검사에도 불구하고 분명히 존재했습니다. 제 췌장은 초과 근무를 하는 중인 것으로 보이지만, 인슐린을 생성하는 베타 세포 수는 괜찮아 보였습니다. 당장은요. 중성지방도 높았지만, 나머지 지질 수치는 정상으로 보였습니다.

처음부터 저는 불량한 신진대사를 물려받았다는 것을 알고 있었습니다. 1년 동안 비당뇨병 환자로서 CGM 테스트하기 그 점을 매우 분명히 했다. 하지만 의사가 접속을 끊고 아만다가 내 목표를 말해보라고 하자, 나는 중년의 신진대사가 원활하게 작동하도록 유지하기 위해 복용해야 하는 약의 수를 줄이고 싶다는 막연한 소망에 대해 장황하게 설명하기 시작했다. 디지털 트윈이 그렇게 하도록 도와줄 수 있을까?

어쩌면요. 일단 Amanda가 제 목표를 기록해 주고, 2주 후 후속 전화를 예약해 주었으며, 첫 30일 동안 가능한 한 많은 식사를 기록해 보라고 권했습니다. 90일 지점에 도달하면 또 다른 채혈 일정이 잡히게 됩니다.

여러 면에서, 나는 내 디지털 트윈이 하지 않는다는 자체 아바타를 갖지 않습니다. 적어도 제가 볼 수 있는 아바타는 없습니다. 추상적인 색상 라벨이 있어 다행입니다. 파인애플 한 컵이나 케첩과 피클을 곁들인 칠면조 핫도그가 어떤 색일지 확인하러 가는 것에는 색다른 재미가 있습니다. (각각 주황색과 초록색입니다.) 때때로 나는 Kazuo Ishiguro의 디스토피아 소설을 떠올리곤 합니다. Never Let Me Go번식된 클론이 장기 기증자로 길러지는 이야기 속 설정과 유사합니다. 이 시나리오는 일대일 비교는 아닙니다. AI 기반 디지털 트윈은 실제로 먹거나, 죽거나, 고통을 느낄 수는 없습니다. 아마 저는 마치 중세 궁정의 광대 같은 시식관처럼 제 신진대사의 가상 버전에서 음식을 "시험"한다는 생각에 대한 불편함을 의인화하고 있는 것일지도 모릅니다.

그럼에도 불구하고, 몇 달이 지나면서 나는 어떻게 배고픔 내 디지털 트윈이 어떠했는지, 그리고 그것이 나에게 얼마나 큰 부담을 주었는지 — 마치 트윈을 “먹여” 줄 때마다 내 에너지가 빨려 나가는 것 같았다. 이런 것을 만들려면 어마어마한 양의 개인 데이터가 필요하다 — 설령 나처럼 추적 및 검토에 익숙한 엄청난 양의 건강 데이터입니다. Amanda와 2개월마다 하는 체크인에서 그녀는 피로 추적이 였다 Twin Health 사용자들의 잦은 피드백입니다.

제 행동은 실제로 변했습니다. 예상치 못한 방식과 예상했던 방식 모두에서 말이죠. 음식을 기록해야 하는 순간마다 저는 대체로 건강에 해로운 간식을 피하게 됩니다; 앱에게 혼나는 기분이 들지 않거든요. 하지만 그것이 의미 있는 체중 감소로 이어지지는 않았습니다. 그리고 약을 줄여나가겠다는 제 목표에도 불구하고, 그것은 제가 바랐던 만큼 매끄럽게 진행되지는 못했습니다.

나는 내 디지털 트윈의 대사 예측에서도 별다른 놀라움을 많이 발견하지 못했다. 비록 그것이 이었다 제 경우에는 순두부찌개와 흰쌀밥 한 그릇이, 먹은 후 활동적으로 움직이는지에 따라 확실한 초록색 또는 주황색 식사가 된다는 것을 확인해 보았습니다. ( 그(저탄수화식단이라니. 내 차가운 죽은 손에서 쌀을 뺏어가기 전에는 못 당한다.) 나는 너무나 많은 CGM과 AI 영양 앱을 테스트해와서 이런 통찰에 놀라지는 않지만, 대사 문제를 처음 접하는 사람들에게는 유용할 것이라고 생각한다.

Twin Health의 격월 점검 했다 운동을 다시 시작하도록 저를 동기 부여해 주었습니다. 저는 늘 피트니스 루틴에서 규율을 잘 지켜 왔지만, 가족이 아닌 다른 사람 앞에서 제 진행 상황을 소리 내어 말해야 한다는 추가적인 책임감이 제 안의 성취욕구를 자극했습니다. 몇 달 동안 약물 부작용으로 너무 허약하게 느껴진 후, 최근에는 5K를 쉬지 않고 달릴 만큼 힘이 붙었다는 것을 느꼈습니다. 또한 Amanda의 꾸욱이 있어서 근력 운동도 다시 시작했습니다.

하지만 가장 중요한 것은, 100일 후 내 추적 검사 결과에서 뚜렷한 개선이 나타났다는 점입니다. Amanda는 내 대사 건강 점수가 가입 이후 9포인트나 올랐다고 말했습니다. 내 간 수치를 보고 의사가 눈이 휘둥그레졌던 지 1년 후, 한 가지를 제외한 모든 수치가 정상으로 돌아왔습니다. 이 디지털 트윈 같은 것을 시도하기 전에도 수치들은 서서히 좋아지고 있었지만, 이 모든 것을 시도하는 동안에는 더 빠르게 개선되었습니다. 내 중성지방은 70mg/dL 감소했습니다. 전신 염증의 바이오마커인 hs-CRP도 크게 낮아졌습니다. 여전히 인슐린 저항성이 있지만, 그 정도는 줄었습니다.

그런 결과를 두고 반박할 수는 없겠죠?

사실, 나는 할 수 있습니다. 디지털 트윈이라는 개념은 신뢰를 기반으로 합니다. 내가 말했듯이, 대사 관련 사용 사례는 보상은 크지만 위험은 낮습니다. 체중 감량, 당뇨병 관리, 혹은 "더 나은 에너지"나 "더 나은 수면" 같은 좀 더 막연한 목표를 위해 트윈에 방대한 데이터를 입력하더라도, 실패가 곧바로 생명을 위협하지는 않습니다. 약물이나 다른 방법을 시도해볼 수 있으니까요.

개인 맞춤 의학은 전혀 다른 문제입니다. 연구자들은 대사를 넘어선 영역에서 디지털 트윈을 연구하고 있습니다. 예를 들어 현재 탐구되고 있는 분야 중 하나는 암 치료와 연구입니다. 특히 화학요법이 얼마나 고되다는 점을 생각하면 엄청난 잠재력이 있지만, 동시에 큰 도전 과제도 있습니다. 그중 하나가 데이터 프라이버시에 대한 신뢰의 부담입니다. 디지털 트윈은 데이터를 많이 필요로 하며, 그 정확도는 다음에 대한 지속적이고 고품질의 민감한 정보 스트림에 달려 있습니다. you. 그 기록은 이후의 의사결정에 반영됩니다. 리스크가 낮은 환경에서 3개월간 기록하며 압도당했다면, 더 높은 리스크의 상황에서는 어떻게 될까요? 치료가 끝난 후 디지털 트윈은 어떻게 존재합니까? 치료가 실패하면 그 데이터는 어떻게 “살아남습니까”?

저는 제 디지털 트윈이 3개월 더 “살아가게” 하기로 했습니다. 지금까지 별 성과가 없었음에도, 일부 약물을 줄여나간다는 생각을 포기하지 않았습니다. 간 수치를 완전히 정상으로 되돌리는 데도 도움이 될 만한 것은 모두 활용하고 싶습니다. Amanda는 또한 제가 이제 기반을 확실히 다졌으니 트윈을 위한 데이터 수집에서 그렇게까지 철저할 필요는 없 다고 말합니다. 다시 말하지만, 리스크가 낮을수록 유연성은 커집니다.

그래서 오늘 저는 디지털 트윈에게 땅콩버터 한 큰술과 꿀을 곁들인 단백질 와플에 파인애플을 곁들인 식사에 대해 어떻게 생각하는지 물어봅니다. 주황색이지만, 역시 걸음으로 녹색으로 바꿀 수 있습니다.