血糖值正成为健康公司希望每个人都关注的下一个关键指标。
连续血糖监测仪(CGMs)最初是为了帮助糖尿病患者全天候监测血糖水平而开发的。但这项技术正迅速从医院和内分泌诊所扩展到更广泛的健康市场。
如今，可穿戴血糖监测设备正被非糖尿病人群使用。运动员、健身爱好者和健康意识强的消费者越来越多地使用CGMs来实时监测饮食、睡眠、压力和运动如何影响他们的新陈代谢。
这一转变正在将血糖监测从疾病管理工具转变为由人工智能、预测分析和个性化健康指导驱动的更广泛的可穿戴数据生态系统。
研究公司PatSnap将该市场描述为"一个涵盖皮下CGM、非侵入性光学传感、汗液和泪液生物流体平台以及AI驱动的预测分析的四集群生态系统"。
这一演变正在迅速加速。根据PatSnap的说法，该行业自1990年代以来已经经历了三个主要阶段：早期的血糖仪硬件、临床验证的CGMs，以及现在围绕可穿戴数据构建的AI驱动的健康基础设施。
为什么血糖数据突然对每个人都很重要
对血糖监测日益增长的兴趣与更广泛的预防性健康推动有关。
前期糖尿病往往在人们得到正式诊断前数年悄然发展。研究人员和初创公司现在认为，可穿戴血糖监测可以帮助比传统的年度血液检查更早地识别代谢问题。
CGMs持续测量皮肤下液体中的葡萄糖水平，提供分分钟的读数，而不是单一的实验室快照。支持者认为，这种实时反馈比传统健康建议更快地改变行为。
《对话》指出，许多用户在餐后立即看到血糖峰值后，会更加意识到食物如何影响他们的身体。一位研究参与者这样描述这种体验："我更有意识了，我正在做出改变。"
研究人员越来越多地探索血糖变异性（而不仅仅是平均血糖水平）是否可能揭示与代谢疾病、炎症、心血管风险或未来2型糖尿病相关的早期预警信号。
根据美国疾病控制与预防中心引用的斯坦福大学数据，3840万美国人患有糖尿病，另有9760万人处于前期糖尿病状态。全球范围内，国际糖尿病联合会估计有5.89亿人患有糖尿病。
这一市场规模已经吸引了硅谷和医疗设备公司的关注。
AI正在成为真正的核心产品
硬件本身可能不再是主要故事。公司现在将葡萄糖传感器视为数据收集系统，为旨在预测健康结果、推荐行为改变和个性化营养的大型AI模型提供数据。
斯坦福大学强调，Michael Snyder教授实验室的研究人员发现，即使吃同样的餐食，"不同的人对不同的食物会产生血糖峰值"。这一发现帮助启发了如January AI等个性化血糖预测平台。
该公司使用在可穿戴数据、人口统计信息和CGM读数上训练的机器学习模型，创建所谓的"数字孪生"，可以在人们进食前预测血糖反应。
January AI创始人兼首席执行官Noosheen Hashemi表示："我们花了近十年时间打造January AI，使人们能够在进食前看到食物如何影响他们的血糖。我们的目标不是让健康变得复杂；而是为人们提供实时做出更好选择的清晰度和信心，无需使用侵入性设备。"
PatSnap的研究表明，最大的增长领域现在是AI驱动的预测分析，而非传感器本身。
该公司表示，Dexcom最近的专利申请描述了能够预测血糖水平、分类糖尿病风险，甚至使用可穿戴数据进行更广泛疾病监测的机器学习系统。一些更新的平台还将血糖读数与睡眠模式、心率、压力水平、身体活动和饮食数据结合起来，构建更广泛的代谢概况。
超越皮肤贴片的竞赛
虽然当前的CGMs通常使用插入皮肤下的小型传感器，但公司和研究人员正在积极追求侵入性更小的替代方案。PatSnap确定了几个新兴类别，包括基于汗液的传感器、监测泪液的智能隐形眼镜以及使用基于光的检测方法的非侵入性光学系统。
韩国研究人员此前展示了集成葡萄糖传感器和无线电路的智能隐形眼镜，而其他团队正在测试与机器学习系统结合的可穿戴汗液监测贴片。
长期目标是将血糖监测转变为一种无缝的背景技术，嵌入到手表、戒指和隐形眼镜等日常可穿戴设备中。但该行业仍面临重大技术障碍。根据PatSnap的说法，在其分析涵盖的期间，没有任何完全非侵入性的光学血糖监测仪获得美国监管批准。
焦虑问题
随着血糖监测扩展到健康市场，批评声也随着炒作而增长。一些研究人员担心，健康消费者可能会开始痴迷于完全稳定的血糖读数，尽管自然波动是正常的。
《对话》警告说，"对于健康人，没有指南来解读这些数字。"这种不确定性很重要，因为血糖水平在餐后、运动期间、压力下和睡眠不佳时自然波动。如果没有适当的临床指导，用户可能会将普通的峰值误解为疾病迹象。
研究人员还对健康焦虑和饮食失调表示担忧。Diabetes In Control指出，一些用户开始避免原本健康的食物，因为他们害怕血糖的轻微升高，而另一些人则沉迷于追求不切实际的"平稳"血糖曲线。
对于健康人群使用CGM是否能真正预防糖尿病，目前也缺乏长期证据。
美国国家医学图书馆最近审查了60项研究，探讨人工智能和可穿戴技术在糖尿病管理中的应用。研究人员发现，在血糖预测和个性化干预方面取得了有希望的进展，但也发现了涉及人口多样性、透明度、数据质量和临床验证方面的重大差距。
该评论警告说，许多AI系统仍然作为"黑匣子"模型运行，临床医生和患者都难以完全解读。
一个新的可穿戴经济
尽管存在争议，但可穿戴代谢追踪背后的商业势头仍在增长。PatSnap将健康和前期糖尿病领域描述为"一个可触及的市场，远远大于已诊断的糖尿病人群。"
这种扩张已经重塑了竞争格局。Dexcom和雅培等传统糖尿病公司正越来越多地与AI初创公司、数字健康平台和消费健康品牌展开竞争。根据PatSnap的分析，中国公司也在积极扩展到美国和欧洲专利市场。
与此同时，医疗保健研究人员认为，可穿戴数据最终可能支持更个性化的预防医学。《对话》报道称，研究人员正在研究夜间血糖模式是否可能帮助预测心脏病、脂肪肝疾病和代谢紊乱的风险，甚至在症状出现之前。
斯坦福大学的研究人员还认为，可穿戴生态系统将超越血糖本身。"健康教练的扩展性不太好。你无法让数百万人拥有健康教练，"Michael Snyder说。
在未来几年，血糖监测可能不再仅仅关乎糖尿病管理，而是更多地关于构建一个人体如何对日常生活做出反应的连续数字地图。
另请阅读：Garmin手表可以在锻炼期间显示Dexcom血糖数据，但CGM仍然提供血糖读数。
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