Signos, AI 건강 데이터 추적 기술로 GLP-1 기반 체중 감량 열풍 속 입지 강화

헬스 테크 (Health tech) 스타트업인 Signos는 수요일 2,000만 달러 규모의 투자 유치를 발표하며, GLP-1이 주도하는 체중 감량 시장에서의 입지를 넓히고 의료 기기 거물인 Dexcom과의 파트너십을 확장하고 있다고 밝혔습니다.

이번 최신 투자 라운드에는 Google Ventures, Dexcom, 그리고 Blue Cross Blue Shield of Alabama가 참여했으며, 여기에는 Signos의 구독 플랜을 Dexcom의 소비자 직접 판매 (direct-to-consumer) 사이트에 게시하기 위한 새로운 유통 계약도 포함되어 있습니다.

CEO인 Sharam Fouladgar-Mercer는 CNBC와의 인터뷰에서 "Dexcom의 투자는 당뇨병 관리를 넘어선 포도당 바이오센싱 (glucose biosensing)의 미래에 대한 공동의 믿음을 반영한 것"이라며, "그들의 바이오센서 (biosensor)는 포도당 데이터를 제공합니다. 우리는 그것을 실제적인 가이드라인으로 변환합니다"라고 말했습니다.

Signos는 건강한 체중 감량을 돕기 위해 설계된 인공지능 (AI) 기반 포도당 모니터링 시스템을 제작하며, 이는 2025년 식품의약국 (FDA)의 승인을 받은 최초의 제품입니다.

이 시스템은 Dexcom의 기성 연속 포도당 모니터링 (continuous glucose monitor) 장치를 사용하여 식단 선택, 수면, 스트레스 수준과 같은 사용자의 실시간 생활 방식 선택이 건강에 어떻게 영향을 미치는지 측정합니다. 그 후, 플랫폼은 더 건강한 습관을 형성할 수 있도록 개인화된 권장 사항을 제공합니다.

Fouladgar-Mercer는 CNBC에 "아무도 자신의 몸 상태를 파악하기 위해 통계학 박사 학위가 있기를 원하지 않습니다. 그래서 우리는 이러한 포도당 통찰력을 실제 권장 사항으로 변환하는 것을 돕고 있으며, 패턴 인식 (pattern recognition)은 더 건강한 습관과 지속 가능한 체중 관리를 지원하도록 설계되었습니다"라고 설명했습니다.

해당 스타트업은 이번 투자 라운드 이후 기업 가치에 대한 언급은 거부했습니다.

새로운 투자금은 또한 식단 점수 매기기 (meal scoring)와 같은 예측 AI 기능을 확장하는 데 사용될 예정입니다. 이 기능은 사용자의 데이터를 활용하여 특정 음식을 먹기 전에 해당 음식이 포도당 수치를 급격히 높일 수 있는지 경고해 줍니다.

Fouladgar-Mercer는 AI의 진정한 기회는 생물학을 "사람들이 실제로 사용할 수 있는 실용적인 가이드라인"으로 변환하는 데 있다고 말했습니다.

"따라서 음식 사진을 찍으면 AI가 개체를 감지하여 영양 성분(macros) 등을 파악하고, 활동량도 파악할 수 있습니다. 하지만 핵심은 그것을 어떻게 활용하여 신체가 실시간으로 어떻게 반응하는지 결정하고, 행동 변화를 유도할 수 있는 피드백을 제공하느냐에 있습니다"라고 그는 말했습니다.

Fouladgar-Mercer는 이 서비스가 GLP-1 약물 치료를 보완하고자 하는 사람들을 위한 것이거나, 혹은 독립적인 체중 감량 시스템을 목적으로 한다고 설명했습니다.

Novo Nordisk의 Wegovy 및 Eli Lilly의 Zepbound와 같은 고가의 GLP-1 약물에 대한 수요가 계속해서 급증함에 따라, Signos와 Dexcom의 새로운 파트너십은 폭발적으로 성장하는 체중 감량 시장에서 이 스타트업에 더 큰 가시성을 가져다줄 수 있습니다.

정부 데이터에 따르면 미국인의 거의 74%가 비만 또는 과체중 상태입니다. JP Morgan의 추정치에 따르면 2030년까지 약 2,500만 명의 미국인이 GLP-1을 처방받을 것으로 예측되며, 이는 2025년 환자 수의 두 배가 넘는 수치입니다.

Fouladgar-Mercer는 회사가 매출이나 고객 수에 관한 지표를 공유하지는 않지만, 매출과 사용자 기반 모두 지난 6개월 동안 10배 성장했다고 밝혔습니다. 그는 또한 "수만 명"이 임상 연구에 참여했다고 덧붙였습니다.

"걸음 수나 심박수와 같은 출력(outputs)을 추적하는 것만으로는 충분하지만, 대사 입력(metabolic input)과 그에 따른 반응을 추적할 수 없다면 우리가 원하는 만큼 효과적으로 사람들을 도울 수 없습니다"라고 Fouladgar-Mercer는 말했습니다.