静的血糖閾値による糖尿病および前糖尿病の分類は、インスリン抵抗性（IR）、β細胞機能障害、およびインクリチン欠乏によって主に駆動される、病態生理学的疾患の多様性を隠蔽している。本レビューは、連続血糖測定（CGM）およびウェアラブル技術の活用により、非侵襲的かつ動的な代謝表型解析へとパラダイムシフトが可能になることを示している。機械学習モデルが、自宅で実施されるCGM対応の経口ブドウ糖負荷試験から得られる高解像度の血糖データを活用し、筋肉におけるインスリン抵抗性およびβ細胞機能のゴールドスタンダード指標を正確に予測できることを実証している。この個別化された特徴解析は、現実世界の栄養摂取にも拡張され、標準化された食事（例：じゃがいもとぶどうの相対的血糖上昇）に対する個々人の特異的な食後血糖反応（PPGR）が、その個体の代謝サブタイプを示すバイオマーカーとして機能しうることを示唆している。さらに、ウェアラブルデバイスデータを統合することで、習慣的な食事、睡眠、運動パターン、特にその時間帯が特定の代謝機能障害と個別に関連していることが明らかとなり、精密なライフスタイル介入の設計に資する情報が得られる。また、食事による血糖上昇の緩和効果も、代謝サブタイプに依存することが示された。総合的に、これらの証拠は、CGMが早期の異糖血症の複雑さを、明確で行動可能なサブ表型に分解可能であることを示している。このアプローチは単なる血糖コントロールの超え、個体の核心的な代謝障害に応じてカスタマイズされた、栄養的・行動的・薬物的戦略を導くものであり、精密予防医療の新しい時代の到来を確立するものである。