Kim Personal Health Assistant

어떤 검사 PDF를 올려도 Kim은 그것을 읽고, 벗어나 보이는 부분을 표시하며, 전문용어 없이 설명한다. 검사 기준 범위는 많은 사람을 "정상"으로 분류한다. Kim은 더 나은 질문을 던진다. 자신의 나이, 성별, 목표에 최적인가. 각 지표를 검사 전반에 걸쳐 추적하기도 한다. 세 번의 검사에서 계속 내려가는 페리틴 수치는 묻히지 않고 눈에 띈다.

대부분은 보충제의 시간과 용량을 짐작으로 정한 뒤, 종이 위에서는 맞아 보이는 스택이 주마다 실제로 느끼는 방식을 왜 바꾸지 않는지 의아해한다. Kim Personal Health Assistant는 스택 전체를 상호작용, 시간 오류, 빠진 부분에 대해 점검하고, 각 권장 사항을 자신의 혈액 검사와 웨어러블 데이터와 대조한다. 잘못된 시간에 삼키는 알약이 줄고, 무엇이 빠져 있을 수 있는지가 더 분명하게 보인다는 뜻이다.

Kim은 한 주의 요약을 정리한다. 무엇이 좋아졌고 무엇이 그렇지 않으며, 다음 주에 정확히 무엇을 바꿀지. 수면, 회복, 칼로리 섭취, 바이오마커가 짧은 한 편의 읽을 거리에 담긴다. 중요한 한 가지를 찾으려고 7일치 원시 데이터를 넘길 필요가 없다.

답은 대개 이미 기록 안에 있다. 다만 흩어져 있을 뿐이다. Kim은 데이터 전반의 점을 이어 실제 웨어러블 데이터 인사이트를 드러낸다. 예컨대 마그네슘을 기록한 밤에는 깊은 수면이 기록하지 않은 밤보다 훨씬 길었다는 걸 알아채는 식이다. 데이터를 가진 것과 쓰는 것의 차이다.

식사 사진을 찍으면 Kim이 대략적인 칼로리와 매크로를 추정한다. 카메라가 손에 없을 때는 음성이나 텍스트로도 기록할 수 있다. 모든 그램을 재지 않고 섭취의 대략적인 그림을 원하는 사람을 위해 만들어졌다.

수면, 에너지, 음식, 기분, 운동, 회복에 대해 입력하거나 말해서 Kim에게 무엇이든 물어보자. 답변에는 자신의 데이터, 관련 웹 맥락, 가능한 경우 출처 링크가 포함될 수 있어, 답이 허공에서 나온 게 아니라 근거를 갖는다.

Kim은 Apple Health에 연결하고 공유하기로 고른 데이터만 쓴다. Apple Watch, Oura, WHOOP, Garmin, Fitbit이 이미 Apple Health 앱에 데이터를 공급하고 있다면, 그 지원 데이터가 자신의 그림 일부가 된다. 추가 동기화 설정이 필요 없다. 이미 거기 있다.

보충제, 습관, 영양 변화를 추적하고 시간이 지나며 수면, 회복, 기분, 에너지와 어떻게 관계되는지 되돌아본다. 회복 예측은 일일 기록과 활동에서 패턴을 살피며, 의료 예측이 아니라 성찰을 위해 설계됐다.