Lingo CGM 직접 사용 후기

요즘 내가 먹는 음식에 따라 혈당이 실제로 어떻게 변하는지 궁금해서 **Lingo라는 연속혈당측정기(CGM)**를 직접 사용해보기 시작했어요.

Lingo는 팔에 작은 센서를 붙여두면 글루코스 변화를 휴대폰 앱에서 계속 확인할 수 있는 제품이에요. 미국에서는 처방전 없이 구입할 수 있고, 센서 하나를 최대 14일 동안 사용할 수 있다고 합니다.

이번에는 평소 식습관을 일부러 크게 바꾸지 않고 그냥 평소처럼 먹으면서 어떤 음식에 제 글루코스가 많이 반응하는지 2주 동안 관찰해봤습니다.

처음에는 단순히 **“단것을 먹으면 많이 올라가겠지”**라고 생각했는데, 실제 그래프를 보다 보니 예상과 다른 점이 꽤 많았어요.

처음 붙일 때는 조금 무서웠어요

제품을 열어보니 applicator 안에 바늘이 보여서 처음에는

“이렇게 큰 바늘을 정말 팔에 넣는 건가?”

하고 조금 겁이 났어요.

알아보니 바늘 자체가 계속 팔 안에 남아 있는 것은 아니고, 센서를 삽입한 후에는 피부 바로 아래에 아주 작은 필라멘트가 남아 글루코스를 측정하는 방식이더라고요. Hello Lingo

센서는 위팔 뒤쪽에 붙였습니다.

막상 applicator를 피부에 대고 꾹 눌러보니 생각보다 금방 끝났어요. 처음 보기에는 무서웠는데, 실제로 해보니 제가 걱정했던 것보다는 간단했습니다.

붙인다고 바로 숫자가 나오는 건 아니었어요

센서를 붙이고 앱에 연결했는데 처음에는 글루코스수치가 --로 표시됐어요.

화면 위에 약 1시간 정도의 카운트다운이 시작됐고, 그 시간이 지나고 나니 드디어 수치가 나타났습니다.

제가 처음 확인한 수치는 87 mg/dL.

화살표도 옆으로 표시되어 있어서 당시에는 큰 변화 없이 비교적 평평하게 움직이고 있었어요.

그때부터 본격적으로 제가 먹는 음식과 그래프를 같이 보기 시작했습니다.

처음 알게 된 건 숫자 하나보다 ‘그래프’가 재미있다는 것

처음에는 현재 수치가 몇인지가 제일 궁금했어요.

그런데 며칠 사용하다 보니 현재 숫자 하나보다 무엇을 먹었을 때 얼마나 빨리 올라가는지, 어디까지 올라가는지, 그리고 다시 내려오는 데 얼마나 걸리는지를 보는 게 훨씬 재미있었습니다.

예를 들어 아침으로 샐러드, 올리브빵, 오이와 땅콩버터, 삶은 계란을 먹었을 때는 큰 변화가 나타나지 않았어요.

반면 어떤 음식에서는 제가 예상했던 것보다 훨씬 뚜렷한 변화가 나타났습니다.

막국수와 녹두전 — 140 mg/dL 가까이 상승

10월 1일 점심에는 막국수와 녹두전을 먹었습니다.

식사 후 그래프가 비교적 가파르게 올라가기 시작했고 오후 3시 전후에는 140 mg/dL 가까이 올라갔어요. 오후 3시 27분에 확인했을 때는 135 mg/dL이었습니다.

이 상승 구간에는 Lingo Count 22가 표시됐어요.

반면 저녁으로 요거트, 딸기, 골든키위, 아몬드를 먹었을 때는 조금 올라가기는 했지만 점심에 비하면 변화가 훨씬 작았습니다.

이때부터 저는 단순히 단 음식뿐 아니라 면처럼 전분이나 탄수화물이 많은 음식에서도 제 그래프가 크게 움직일 수 있구나라는 생각을 하기 시작했어요.

Korean BBQ + 냉면 + 팥빙수 — 예상과 달랐어요

10월 2일에는 아침으로 오이샐러드, 피타브레드 반쪽, 계란 1개를 먹었고, 점심에는 치킨샐러드와 피타칩 5개 정도를 먹었습니다.

저녁에는 Korean BBQ에 가서 차돌, 삼겹살, 돼지갈비를 먹고 냉면도 조금, 디저트로 팥빙수도 조금 먹었어요.

당연히 저녁에 그래프가 많이 올라갈 거라고 생각했는데, 생각했던 것보다는 높지 않았습니다. 저녁 식사 후가 그날 가장 눈에 띄는 상승이기는 했지만, 그래프상 최고점은 대략 130 mg/dL대로 보였고 140 mg/dL 선 아래에 있었습니다.

이날 하루의 Lingo Count는 37, 제 Target은 75였습니다.

처음에는 Lingo Count가 현재 글루코스 수치 같은 것인 줄 알았는데 mg/dL과는 다른 지표였습니다.

그래서 저는 Lingo Count 숫자 하나보다는 어떤 식사 후 Count가 커졌는지와 실제 그래프가 어떻게 움직였는지를 같이 보는 편이 더 이해하기 쉬웠어요.

가장 놀랐던 것 중 하나는 떡만두

며칠 뒤에는 제가 이번 사용 기간 중 가장 눈에 띄게 느꼈던 그래프 중 하나가 나왔습니다.

10월 5일 아침은 8시 40분쯤 계란후라이, 아보카도 반쪽, 믹스야채, 호밀 토스트를 먹고 발사믹과 오일을 곁들였습니다.

아침 식사 후에는 그래프가 크게 올라가지 않고 비교적 안정적으로 유지됐어요. 빵을 먹었는데도 계란, 아보카도, 야채를 함께 먹어서인지 제가 예상했던 것보다 변화가 크지 않았습니다.

그런데 오후 1시쯤 먹은 점심은 완전히 달랐어요.

양파, 호박, 당근을 넣어 만든 야채스프에 떡과 만두를 넣고 김치와 함께 먹었습니다. 먹기 전에는 야채도 많이 들어갔으니 괜찮지 않을까 생각했는데, 식사 후 그래프가 아주 가파르게 올라가기 시작했습니다.

그래프는 140 mg/dL 선을 넘어갔고, 제가 측정하면서 봤던 것 중에서도 상당히 가파른 상승이었습니다.

이 경험이 특히 기억에 남았어요.

처음에는 “한국 음식을 먹으면 많이 올라가나?”라는 생각도 했지만, 2주 동안 계속 보다 보니 음식의 국적보다는 떡이나 면처럼 전분이 많은 음식의 양과 다른 음식과의 조합이 더 중요할 수도 있겠구나라는 생각이 들었습니다.

밥과 카레 — 높이보다 ‘얼마나 오래 유지되는가’

10월 7일 점심에는 밥, 카레, 계란 1개, 김치와 마시는 요거트를 먹었습니다.

이번에도 떡과 만두처럼 확 올라갈까 궁금했는데 그래프 모양은 달랐어요.

높이 올라가지 않아도 오래 유지되는 경우도 있었어요

10월 7일에는 또 조금 다른 형태의 그래프가 나타났습니다.

아침에는 오이샐러드와 크랜베리 월넛 브레드를 먹었어요. 아침 식사 후에는 약간의 변화가 있었지만 그래프가 크게 올라가지는 않았습니다.

점심에는 밥, 카레, 계란 1개, 김치와 마시는 요거트를 먹었습니다.

밥과 카레가 있어서 이번에도 꽤 가파르게 올라가지 않을까 생각했는데, 떡과 만두를 먹었던 날처럼 크게 치솟지는 않았어요.

그런데 이번에는 다른 점이 눈에 띄었습니다.

최고점은 아주 높지 않았지만, 식사 후 올라간 글루코스가 바로 내려오지 않고 비교적 높은 상태에서 한동안 유지됐어요.

최고점 자체는 아주 높지 않았습니다.

오후 2시 무렵부터 올라가기 시작했고 오후 4시 7분에는 124 mg/dL이었어요.

그런데 눈에 띈 건 올라간 뒤 바로 내려오지 않았다는 점이었습니다. 비교적 높은 상태가 한동안 이어지면서 천천히 내려왔어요.

이 그래프를 보고 나서부터는 단순히

“최고 수치가 얼마까지 올라갔지?”

만 보지 않게 됐어요.

대신

얼마나 빨리 올라가는지 → 얼마나 높이 올라가는지 → 올라간 상태가 얼마나 지속되는지 → 다시 내려오는 데 얼마나 걸리는지

를 같이 보게 됐습니다.

과일이나 빵이라고 항상 크게 올라가는 것도 아니었어요

반대로 예상보다 변화가 크지 않았던 식사도 있었습니다.

그릭요거트, 단백질 파우더, 블루베리, 골든키위, 아몬드를 함께 먹었을 때는 과일이 들어갔는데도 비교적 완만한 그래프를 보였습니다.

샐러드와 계란을 함께 먹은 토스트나 호밀빵도 제가 예상했던 것보다 변화가 크지 않았어요.

그래서 2주 동안 관찰한 제 경험에서는 **“빵이니까 무조건 이만큼 오른다”, “과일이니까 많이 오른다”**처럼 음식 하나만으로 예상하기는 어렵다는 생각이 들었습니다.

먹은 양도 다르고, 같이 먹은 음식도 다르고, 그날의 활동량도 달랐기 때문이에요.

14일 사용을 마치고 확인한 평균은 87 mg/dL

2주 사용을 마치면서 Lingo 앱의 14 days Glucose Trends도 확인해봤습니다.

제가 사용한 14일 동안 앱에 표시된 daily average는 87 mg/dL이었어요.

시간대별 그래프를 보면 Overnight가 가장 낮고, Morning에 조금 올라간 뒤 Afternoon에 가장 높아지고 Evening에는 다시 낮아지는 패턴이 나타났습니다.

생각해보면 제가 큰 변화를 확인했던 막국수와 녹두전, 떡과 만두, 밥과 카레도 주로 점심에 먹었던 음식들이었어요.

제 식사 패턴이 오후 평균에 어느 정도 영향을 주었을 가능성도 있겠다는 생각이 들었습니다.

물론 이 그래프만 가지고 특정 음식이나 시간대가 원인이라고 단정할 수는 없어요.

2주 동안 가장 의외였던 점

Lingo를 사용하기 전에는 저도 막연하게 **“단것을 많이 먹으면 혈당이 올라간다”**고 생각했습니다.

그런데 직접 제 그래프를 보면서 가장 의외였던 것은 달지 않은 음식도 상당히 큰 변화를 만들 수 있다는 점이었어요.

특히 제가 먹었던 음식 중에서는 떡이나 면처럼 전분이 많은 음식에서 비교적 큰 상승이 나타난 경우가 있었습니다.

또 하나 흥미로웠던 것은 높이만 중요한 게 아니라 그래프의 모양도 상당히 다르다는 것이었어요.

어떤 식사는 빠르게 올라갔다가 내려왔고, 어떤 식사는 아주 높게 올라가지는 않았지만 비교적 높은 상태가 오래 지속됐습니다.

그리고 제가 많이 올라갈 거라고 예상했던 Korean BBQ + 냉면 + 팥빙수는 오히려 예상보다 변화가 작았어요.

그래서 한두 번의 결과만 가지고 **“이 음식은 괜찮다”, “이 음식은 나쁘다”**고 판단하기는 어렵겠다는 생각도 들었습니다.

그래서 Lingo를 다시 사용할까?

저에게 Lingo의 가장 좋은 점은 내가 평소 먹는 음식에 내 글루코스가 어떻게 반응하는지를 눈으로 직접 볼 수 있었다는 것이었습니다.

그동안 건강에 좋을 거라고 생각했던 음식이나 많이 올라갈 거라고 예상했던 음식이 실제 그래프에서는 다르게 나타나는 경우도 있었어요.

그래서 다시 사용한다면 이번처럼 단순히 관찰하는 것에서 한 단계 더 나아가 작은 비교도 해보고 싶습니다.

예를 들어 같은 음식을 먹고 식후에 걸었을 때와 걷지 않았을 때, 또는 같은 빵을 그냥 먹었을 때와 야채나 단백질을 먼저 먹고 먹었을 때 그래프가 실제로 얼마나 달라지는지 비교해보면 재미있을 것 같아요.

2주 동안 사용해보고 나니 저에게 Lingo는 단순히 숫자를 확인하는 기기라기보다 평소 식습관을 조금 더 자세히 들여다볼 수 있게 해준 도구에 가까웠습니다.

무엇보다 이번 경험을 통해 앞으로 음식을 먹을 때 단순히 “달다, 안 달다”만 생각하기보다는 탄수화물의 양과 음식 조합도 같이 생각하게 될 것 같아요.

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※ 이 글은 제가 Lingo를 14일 동안 직접 사용하면서 관찰한 개인적인 경험을 기록한 것입니다. CGM으로 측정되는 글루코스 반응은 개인과 상황에 따라 달라질 수 있으며, 이 글은 특정 음식이나 수치를 의학적으로 평가하거나 진단하기 위한 내용은 아닙니다.

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