데이터를 먹고 자라는 '디지털 트윈'
더버지(The Verge)의 빅토리아 송 수석 리뷰어는 최근 칼럼에서 약 100일간 트윈헬스(Twin Health)의 대사 관리 프로그램을 사용한 경험을 공개했다. 디지털 트윈은 혈액검사, 웨어러블 기기, 영상, 유전 정보 등을 바탕으로 개인의 몸을 가상 모델로 만들고 지속적으로 갱신하는 개념이다. 의료진이 AI로 특정 약이나 치료에 환자가 어떻게 반응할지 미리 시험해 볼 수 있다는 구상이다.
송 리뷰어가 쓴 트윈은 로봇 복제본이 아니라 음식에 따른 혈당 반응을 예측하는 AI 기반 데이터베이스에 가깝다. 음식은 빨강(좋지 않음), 주황(보통), 초록(이상적)으로 표시된다. 예컨대 단백질 시리얼과 우유는 단독 섭취 시 주황이지만 식후 산책을 하면 초록으로 바뀐다.
90일 구축 과정과 결과
서비스는 덱스콤(Dexcom) G7 연속혈당측정기 90일분, 스마트 체중계, 스마트 혈압계, 영양제, 애플워치로 구성됐다. 퀘스트 다이어그노스틱스(Quest Diagnostics)에서 채혈도 진행했다. 사람 코치와 의사가 검사 결과를 함께 검토했고, 코치는 격주로 점검했다. 송 리뷰어는 비알코올성 지방간과 인슐린 저항성을 갖고 있다고 밝혔다.
100일 뒤 재검사에서 대사 건강 점수는 9점 올랐고, 간 효소 수치는 한 가지를 제외하고 정상으로 돌아왔다. 중성지방은 70mg/dL 줄었고 염증 지표인 hs-CRP도 크게 낮아졌다. 다만 체중 감소는 뚜렷하지 않았고, 복용 약을 줄이려던 목표도 기대만큼 진척되지 않았다. 수치 개선은 이전부터 진행되던 흐름이었으나 서비스 이용 후 속도가 빨라졌다고 설명했다. 그는 예측 결과에서 새로운 발견은 많지 않았으며, 대사 문제를 처음 접하는 사람에게 더 유용할 것으로 봤다. 사람 코치에게 진행 상황을 말해야 한다는 책임감이 운동 복귀에 도움이 됐다는 점도 꼽았다.
데이터 피로와 신뢰의 문제
송 리뷰어는 매일 데이터를 입력하는 일이 상당한 부담이었으며, 코치도 이용자의 '기록 피로'가 흔한 피드백이라고 전했다. 현재 이 서비스는 일반 판매가 아니라 기업 또는 민간 건강보험 플랜을 통해서만 이용할 수 있고, 주로 만성 대사 질환자를 대상으로 한다.
그는 대사 관리가 위험이 낮은 분야인 만큼 실패해도 다른 대안이 있지만, 암 치료 같은 고위험 의료로 확장되면 사정이 다르다고 지적했다. 디지털 트윈은 민감한 데이터를 지속적으로 요구하기 때문에 개인정보 보호와 신뢰가 핵심 과제이며, 치료가 끝난 뒤 데이터를 어떻게 처리할지도 풀어야 할 문제라고 짚었다. 송 리뷰어는 트윈을 3개월 더 사용하기로 했다.
