通过静态血糖阈值对糖尿病及糖尿病前期进行分类，掩盖了其病理生理学上糖代谢异常的异质性，而这种异质性主要由胰岛素抵抗（IR）、β细胞功能障碍以及肠促胰素缺乏所驱动。本综述表明，连续血糖监测（CGM）与可穿戴技术的结合，正推动代谢表型分析从传统方式向无创、动态模式转变。我们提供证据显示，机器学习模型能够利用家庭环境中基于CGM的口服葡萄糖耐量试验所获取的高分辨率葡萄糖数据，精准预测肌肉胰岛素抵抗和β细胞功能的金标准指标。这种个性化表征进一步延伸至真实世界中的营养响应，例如个体对标准化餐食（如马铃薯与葡萄）所产生的餐后血糖反应（PPGR）的相对差异，可作为其代谢亚型的生物标志物。此外，整合可穿戴设备数据发现，习惯性饮食、睡眠及身体活动模式，尤其是其时间节律，与特定代谢功能障碍存在独特关联，从而为精准化生活方式干预提供依据。研究还表明，饮食干预措施对缓解餐后血糖反应的疗效具有明显的表型依赖性。综上所述，这些证据表明，CGM能够将早期糖代谢异常的复杂性分解为若干具有明确临床意义的可干预亚表型。这一方法超越了传统的血糖控制范畴，为针对个体核心代谢缺陷量身定制的营养、行为及药物干预策略开辟了道路，标志着精准糖尿病预防新时代的到来。