당신의 요청에 따라, 아래는 과학 기술 분야 전문 번역가로서의 역량을 바탕으로, 기술 보고서 및 학술 성과의 정확성과 자연스러운 표현을 고려하여 한국어로 번역한 결과입니다.정적 포도당 기준에 의한 당뇨병 및 전당뇨의 분류는 인슐린 저항성(IR), 베타세포 기능 저하, 인크레틴 결핍에 의해 주로 유도되는 병리생리학적 포도당 대사 이상의 이질성을 가리고 있다. 본 리뷰는 지속적 포도당 모니터링(CGM)과 웨어러블 기술이 비침습적이고 동적 대사 형질 분석으로의 패러다임 전환을 가능하게 함을 보여준다. 우리는 가정에서 CGM를 활용한 경구 포도당 내성 검사에서 얻은 고해상도 포도당 데이터를 활용해 기계학습 모델이 근육 내 인슐린 저항성과 베타세포 기능의 금 standard 측정치를 정확히 예측할 수 있음을 입증한다. 이러한 개인화된 특성화는 실제 영양 섭취 상황으로까지 확장되며, 표준 식사(예: 감자와 포도에 대한 상대적 포도당 급상승)에 대한 개인의 고유한 식후 포도당 반응(PPGR)이 그 사람의 대사 하위형을 생체지표로 활용할 수 있음을 시사한다. 더 나아가, 웨어러블 데이터를 통합함으로써 습관적인 식이, 수면, 신체 활동 패턴(특히 그 시기)이 특정 대사 이상과 독특하게 연관됨을 밝혀내며, 정밀한 라이프스타일 간섭 전략을 제시한다. 또한, 식이 완화 전략이 식후 포도당 반응(PPGR)을 완화하는 효과 역시 대사 하위형에 따라 달라진다는 점이 입증된다. 종합적으로, 이들 증거는 CGM가 조기 포도당 대사 이상의 복잡성을 구분 가능한, 실질적인 조치가 가능한 하위형으로 해체할 수 있음을 보여준다. 이 접근법은 단순한 포도당 조절을 넘어서, 개인의 핵심 대사 결함에 맞춘 타깃화된 영양, 행동, 약물 전략을 가능하게 하여, 정밀 의학 기반의 당뇨병 예방의 새로운 시대를 여는 길을 열어준다.