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세계의 의료기기 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 시장
Artificial Intelligence / Machine Learning in Medical Devices
상품코드 : 1747681
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 134 Pages
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한글목차

세계의 의료기기 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 시장은 2030년까지 140억 달러에 이를 전망

2024년에 47억 달러로 추정되는 의료기기 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 19.8%로 성장하여 2030년에는 140억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 AI/ML 시스템 및 하드웨어는 CAGR 18.2%를 나타내고, 분석 기간 종료까지 88억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. Software-As-A의료기기 부문의 성장률은 분석 기간에 CAGR 22.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 12억 달러로 추정, 중국은 CAGR 18.8%로 성장 예측

미국의 의료기기 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 시장은 2024년에 12억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 22억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 18.8%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 18.0%와 17.3%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 14.7%를 보일 전망입니다.

세계의 의료기기 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI와 머신러닝이 의료기기의 성능, 실용성, 디자인을 혁신하는 이유는 무엇일까?

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 의료기기의 기능을 재정의하고 여러 임상 분야에 걸쳐 실시간 데이터 분석, 예측 진단, 적응형 치료 개입을 가능하게 하고 있습니다. 지능형 알고리즘을 하드웨어 플랫폼에 통합함으로써 의료기기는 수동적인 도구에서 능동적인 의사결정 지원 및 자동화 시스템으로 진화하고 있으며, AI/ML 통합은 이제 디지털 헬스 혁신의 중심이 되어 임상 정확도 향상, 워크플로우 효율화, 개인화, 맞춤화, 정확도 향상에 기여하고 있습니다. 개인화된 의료 서비스 제공을 실현합니다.

ML을 활용한 진단 장비는 영상, 파형, 센서 데이터를 신속하게 분석하여 이상을 감지하고, 중요한 사례의 우선순위를 정하고, 진단의 편차를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 방사선 진단에서 AI를 활용한 영상처리 시스템은 인간 증강에 필적하는 정확도로 초기 종양을 감지하고, 골절을 분류하고, 해부학적 구조를 세분화합니다. 한편, ML을 활용한 웨어러블 및 이식형 디바이스는 심전도, 포도당 수치, 산소포화도 등 생리적 파라미터를 지속적으로 모니터링하여 악화를 예측하고, 이상 징후에 대한 플래그를 표시하여 선제적인 치료 개입을 가능하게 합니다.

치료 용도에서 AI 알고리즘은 기기 유도 수술, 투여량 최적화, 폐쇄 루프 자극 시스템을 지원합니다. 로봇 보조 수술 플랫폼은 ML을 사용하여 동작 제어를 개선하고 해부학적 뉘앙스를 실시간으로 매핑하며, AI 기반 주입 펌프 및 신경 조절 장치는 환자별 피드백 루프를 기반으로 치료 요법을 동적으로 조정합니다. 규제 당국이 AI/ML 지원 의료기기로서 소프트웨어(SaMD) 솔루션을 점점 더 많이 승인함에 따라, 지능형 기기의 기능은 더 이상 경쟁적인 참신함이 아닌 임상적 필수 요소가 되고 있습니다.

알고리즘 검증, 데이터 생태계, 엣지 AI가 의료기기의 AI/ML 도입을 어떻게 촉진하고 있는가?

알고리즘 검증과 모델 투명성은 의료용 AI에 대한 신뢰와 채택의 기초가 됩니다. 개발자들은 환자 특성 및 임상 환경에서 알고리즘의 범용성을 보장하기 위해 대규모의 다기관 훈련 데이터 세트와 실제 증거(RWE)에 투자하고 있습니다. FDA를 포함한 규제 기관은 도입 후 진화하는 ML 알고리즘을 승인하는 적응형 프레임워크를 확립하고 있으며, 보다 안전하고 라이프사이클 관리형 혁신을 지원하고 있습니다.

데이터 통합은 의료기기 전반에 걸쳐 AI/ML의 적용을 더욱 가속화하고 있습니다. 현재 의료기기는 클라우드 플랫폼, 병원정보시스템(HIS), 전자건강기록(EHR), 웨어러블 에코시스템과 연동하여 센서 데이터를 맥락화하여 임상적 연관성을 높이고 있으며, HL7 FHIR과 같은 상호운용성 표준은 플랫폼 간 데이터 교환을 촉진하고 AI 알고리즘이 멀티모달 소스로부터 통찰력을 도출할 수 있도록 돕습니다. 촉진하고, AI 알고리즘이 멀티모달 소스에서 통찰력을 도출할 수 있도록 지원합니다. 이러한 통찰력은 진단과 치료의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 장기적인 환자 관리에도 기여합니다.

엣지 AI(머신러닝 모델을 디바이스에 직접 배치하는 것)는 POC(Point of Care) 진단, 휴대용 초음파, 원격 모니터링용 웨어러블 등 지연에 취약한 용도에 중요한 실현 수단입니다. 지속적인 클라우드 연결에 대한 의존도를 최소화함으로써 엣지 AI는 저대역폭 및 분산된 환경에서 응답성, 데이터 프라이버시, 조작성을 보장합니다. 프로세서의 소형화, 저전력 컴퓨팅의 발전, 임베디드 ML 칩셋은 실시간 자율적 의사결정을 할 수 있는 지능형, 독립형 의료기기의 성장을 뒷받침하고 있습니다.

의료기기의 AI/ML 채택을 주도하는 임상 분야와 지역 시장은?

방사선과, 심장병학, 신경과, 종양학은 높은 영상 강도, 데이터 복잡성, 진단 정확도의 필요성 때문에 AI/ML 기반 의료기기 도입이 가장 앞선 분야로, AI를 활용한 초음파, MRI, CT, PET 시스템은 워크플로우를 자동화하고, 스캔에서 진단까지 시간을 단축하고, 업무 부담이 큰 영상의학과를 지원하기 위해 병원과 영상진단센터에 도입되고 있습니다. 순환기내과에서는 AI 지원 심전도 모니터, 웨어러블 부정맥 감지기, 심부전 예측 시스템이 만성질환 모니터링과 위험도 계층화를 개선하고 있습니다.

수술 로봇, 마취 모니터링, 중환자 치료 시스템에는 ML 알고리즘이 탑재되어 수술 중 의사결정, 인공호흡기 관리, 수술 후 회복 경로를 최적화하고 있습니다. 소비자 건강 및 홈케어 분야에서는 스마트 혈당 측정기, 디지털 청진기, 낙상 감지 웨어러블과 같은 AI 지원 기기가 치료의 연속성 간극을 메워 확장 가능한 만성 질환 관리를 가능하게 합니다. 치과 및 안과 장비도 이미지 분석, 시술 계획, 위험 감지 등을 위해 AI를 통합하여 적용 범위를 넓혀가고 있습니다.

북미가 AI/ML 지원 의료기기의 전망을 주도하고 있으며, 이는 조기 규제 승인, 강력한 디지털 헬스 인프라, AI 스타트업 및 의료 기술 기존 기업의 탄탄한 기반에 힘입은 것으로 분석됩니다. 유럽은 윤리적 AI, 데이터 프라이버시 준수(GDPR(EU 개인정보보호규정)), 공공-민간 혁신 프레임워크를 강조하며 그 뒤를 잇고 있습니다. 아시아태평양은 특히 중국, 일본, 한국, 인도에서 급속한 보급이 이루어지고 있으며, 정부 투자, 디지털 전환 과제, 미개척된 대규모 환자 데이터 세트가 AI/ML 통합을 가속화하고 있습니다. 라틴아메리카, 중동 및 아프리카의 성장은 모바일 진단, 원격 의료 연계 기기, 공중 보건 인프라의 현대화가 견인할 것으로 예측됩니다.

규제 기준, 비즈니스 모델, 임상 통합 전략은 경쟁 구도를 어떻게 변화시키고 있는가?

세계 규제 프레임워크는 AI/ML 지원 기기의 고유한 라이프사이클에 대응하기 위해 진화하고 있습니다. 규제 기관은 알고리즘의 투명성, 실제 환경에서의 검증, 지속적인 학습 모델에 대응하기 위한 변경 관리에 대한 가이드라인을 발행하고 있으며, FDA의 AI/ML 의료 소프트웨어 행동 계획과 EU MDR 분류 기준은 안전하고 반복 가능한 배포를 위한 경로를 정의하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 프레임워크는 초기 단계의 AI 개발자들이 제품 설계의 핵심에 규제 전략을 포함하도록 장려하고 있습니다.

비즈니스 모델은 서비스형 AI, 구독 기반 분석, 결과 기반 계약으로 변화하고 있습니다. 기기 제조업체들은 차별화된 애드온으로 AI 모듈을 내장하여 병원에 예측적 통찰력, 워크플로우 효율화, 플랫폼으로서의 진단 기능을 제공합니다. 클라우드 제공업체, EHR 벤더, 임상 AI 스타트업과의 전략적 제휴를 통해 MedTech 기업들은 자체적으로 풀스택 기능을 재구축하지 않고도 AI/ML 통합을 확장할 수 있게 되었으며, AI 기반 진단 및 분류 도구에 대한 상환 전략이 등장하여 상업화 가능성을 더욱 높이고 있습니다. 가능성을 더욱 높이고 있습니다.

성공적인 도입은 원활한 임상 통합에 달려 있습니다. 개발자들은 직관적인 사용자 인터페이스, 임상의의 인더루프(In-the-loop) 제어, 경고 피로 및 워크플로우 중단을 피하기 위한 기존 워크플로우와의 통합에 초점을 맞추었습니다. 임상의의 신뢰를 구축하고 안전한 도입을 보장하기 위해서는 교육 프로그램, 실제 사례 연구, 시판 후 모니터링 시스템이 필수적입니다. 경쟁이 치열해짐에 따라 AI 지원 기기의 차별화는 알고리즘의 정교함뿐만 아니라 임상과의 연관성, 상호운용성, 규제 당국의 민첩성에 점점 더 의존하고 있습니다.

의료기기의 AI/ML 시장 성장을 가속하는 요인은 무엇인가?

의료기기의 AI/ML 시장은 헬스케어의 디지털화, 환자 데이터 증가, 정확성, 자동화, 의사결정 지원에 대한 임상적 수요에 힘입어 빠르게 성장하고 있습니다. 컴퓨팅 능력, 데이터 가용성, 알고리즘의 성숙도가 결합되면서 의료기기는 진단, 모니터링, 치료 전반에 걸쳐 임상의를 능동적으로 지원하는 지능적이고 상황에 맞는 도구로 변모하고 있습니다.

엣지 AI, 설명 가능한 알고리즘, 규제 프레임워크의 발전으로 AI 지원 기기의 안전성, 확장성, 상업적 타당성이 향상되고 있습니다. 임상 워크플로우가 진료 시점에 실용적인 통찰력을 요구하고 지불자가 가치 기반 결과를 추구함에 따라, 지능형 의료기기는 보다 광범위한 헬스케어 시스템 혁신 목표에 부합하고 있습니다.

앞으로는 AI 지원 기기가 임상 의사결정에 얼마나 효과적으로 통합되고, 혁신과 안전의 균형을 유지하며, 환자 결과에서 측정 가능한 개선을 입증할 수 있느냐에 달려 있습니다. 의료기기가 수동적인 기기에서 인지적 협력자로 진화하는 가운데, AI/ML이 적응적이고 개인화된 데이터 기반 헬스케어 제공의 다음 경계를 정의할 수 있을까?

부문

제품 유형(시스템/하드웨어, 의료기기로서의 소프트웨어);임상 분야(방사선학, 심장병학, 혈액학, 기타 임상 분야)

조사 대상 기업 예(총 34개사)

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 인위적인 수익원가 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

Global Industry Analysts는 세계 주요 수석 이코노미스트(1,4,949명), 싱크탱크(62개 기관), 무역 및 산업 단체(171개 기관)의 전문가들의 의견을 면밀히 검토하여 생태계에 미치는 영향을 평가하고 새로운 시장 현실에 대응하고 있습니다. 모든 주요 국가의 전문가와 경제학자들이 관세와 그것이 자국에 미치는 영향에 대한 의견을 추적 조사했습니다.

Global Industry Analysts는 이러한 혼란이 향후 2-3개월 내에 마무리되고 새로운 세계 질서가 보다 명확하게 확립될 것으로 예상하고 있으며, Global Industry Analysts는 이러한 상황을 실시간으로 추적하고 있습니다.

2025년 4월: 협상 단계

이번 4월 보고서에서는 관세가 세계 시장 전체에 미치는 영향과 지역별 시장 조정에 대해 소개합니다. 당사의 예측은 과거 데이터와 진화하는 시장 영향요인을 기반으로 합니다.

2025년 7월: 최종 관세 재설정

고객님들께는 각 국가별 최종 리셋이 발표된 후 7월에 무료 업데이트 버전을 제공해 드립니다. 최종 업데이트 버전에는 명확하게 정의된 관세 영향 분석이 포함되어 있습니다.

상호 및 양자 간 무역과 관세의 영향 분석 :

미국 <>& 중국 <>& 멕시코 <>& 캐나다 <>&EU <>& 일본 <>& 인도 <>& 기타 176개국

업계 최고의 이코노미스트: Global Industry Analysts의 지식 기반은 국가, 싱크탱크, 무역 및 산업 단체, 대기업, 그리고 세계 계량 경제 상황의 전례 없는 패러다임 전환의 영향을 공유하는 분야별 전문가 등 가장 영향력 있는 수석 이코노미스트를 포함한 14,949명의 이코노미스트를 추적하고 있습니다. 16,491개 이상의 보고서 대부분에 마일스톤에 기반한 2단계 출시 일정이 적용되어 있습니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence / Machine Learning in Medical Devices Market to Reach US$14.0 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence / Machine Learning in Medical Devices estimated at US$4.7 Billion in the year 2024, is expected to reach US$14.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 19.8% over the analysis period 2024-2030. AI / ML System / Hardware, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 18.2% CAGR and reach US$8.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Software-As-A Medical Device segment is estimated at 22.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.2 Billion While China is Forecast to Grow at 18.8% CAGR

The Artificial Intelligence / Machine Learning in Medical Devices market in the U.S. is estimated at US$1.2 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$2.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 18.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 18.0% and 17.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 14.7% CAGR.

Global Artificial Intelligence / Machine Learning in Medical Devices Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Are AI and Machine Learning Transforming the Performance, Utility, and Design of Medical Devices?

Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are redefining the capabilities of medical devices, enabling real-time data analysis, predictive diagnostics, and adaptive therapeutic interventions across multiple clinical disciplines. By embedding intelligent algorithms into hardware platforms, medical devices are evolving from passive tools into active decision-support and automation systems. AI/ML integration is now central to digital health transformation, offering enhanced clinical accuracy, workflow efficiency, and personalized care delivery.

Diagnostic devices leveraging ML can rapidly analyze imaging, waveform, or sensor data to detect anomalies, prioritize critical cases, and reduce diagnostic variability. In radiology, for instance, AI-augmented imaging systems detect early-stage tumors, classify fractures, and segment anatomical structures with precision that rivals or augments human interpretation. Meanwhile, ML-driven wearable and implantable devices continuously monitor physiological parameters-such as ECG, glucose levels, or oxygen saturation-to predict deterioration, flag outliers, and enable preemptive care interventions.

In therapeutic applications, AI algorithms support device-guided surgery, dosage optimization, and closed-loop stimulation systems. Robotic-assisted surgical platforms use ML to refine motion control and map anatomical nuances in real-time. AI-powered infusion pumps and neuromodulation devices adjust treatment regimens dynamically based on patient-specific feedback loops. As regulatory bodies approve a growing number of AI/ML-enabled software as a medical device (SaMD) solutions, intelligent device functionality is becoming a clinical imperative rather than a competitive novelty.

How Are Algorithm Validation, Data Ecosystems, and Edge AI Enhancing Adoption of AI/ML in Medical Devices?

Algorithm validation and model transparency are foundational to trust and adoption in medical AI. Developers are investing in large-scale, multi-institutional training datasets and real-world evidence (RWE) to ensure algorithm generalizability across patient demographics and clinical settings. Techniques such as federated learning and explainable AI (XAI) are gaining traction, enabling continuous model improvement without compromising data privacy or interpretability. Regulatory agencies, including the FDA, are establishing adaptive frameworks to approve ML algorithms that evolve post-deployment-supporting safer, lifecycle-managed innovation.

Data integration is further accelerating AI/ML deployment across the device landscape. Medical devices now interface with cloud platforms, hospital information systems (HIS), electronic health records (EHR), and wearable ecosystems to contextualize sensor data and enhance clinical relevance. Interoperability standards such as HL7 FHIR are facilitating cross-platform data exchange, allowing AI algorithms to draw insights from multimodal sources. These insights not only improve diagnostic and therapeutic precision but also contribute to longitudinal patient management.

Edge AI-the deployment of machine learning models directly on-device-is a critical enabler for latency-sensitive applications such as point-of-care diagnostics, portable ultrasound, or remote monitoring wearables. By minimizing reliance on continuous cloud connectivity, edge AI ensures responsiveness, data privacy, and operability in low-bandwidth or decentralized environments. Miniaturization of processors, advances in low-power computing, and embedded ML chipsets are supporting the growth of intelligent, self-contained medical devices capable of real-time autonomous decision-making.

Which Clinical Domains and Regional Markets Are Driving AI/ML Adoption in Medical Devices?

Radiology, cardiology, neurology, and oncology represent the most advanced domains in AI/ML-driven medical device adoption, owing to their high imaging intensity, data complexity, and need for diagnostic accuracy. AI-enhanced ultrasound, MRI, CT, and PET systems are being deployed in hospitals and imaging centers to automate workflows, reduce scan-to-diagnosis time, and support overburdened radiology departments. In cardiology, AI-enabled ECG monitors, wearable arrhythmia detectors, and heart failure prediction systems are improving chronic disease surveillance and risk stratification.

Surgical robotics, anesthesia monitoring, and critical care systems are incorporating ML algorithms to optimize intraoperative decisions, ventilator management, and post-operative recovery pathways. In consumer health and home care, AI-enabled devices such as smart glucometers, digital stethoscopes, and fall detection wearables are bridging gaps in continuity of care and enabling scalable chronic disease management. Dental and ophthalmic devices are also integrating AI for image analysis, procedural planning, and risk detection, expanding application boundaries.

North America dominates the AI/ML-enabled medical device landscape, driven by early regulatory approvals, strong digital health infrastructure, and a robust base of AI startups and MedTech incumbents. Europe follows closely, with emphasis on ethical AI, data privacy compliance (GDPR), and public-private innovation frameworks. The Asia-Pacific region is witnessing rapid uptake, particularly in China, Japan, South Korea, and India-where government investments, digital transformation agendas, and large untapped patient datasets are accelerating AI/ML integration. Growth in Latin America, the Middle East, and Africa is expected to be driven by mobile diagnostics, telehealth-linked devices, and public health infrastructure modernization.

How Are Regulatory Standards, Business Models, and Clinical Integration Strategies Reshaping the Competitive Landscape?

Global regulatory frameworks are evolving to accommodate the unique lifecycle of AI/ML-enabled devices. Regulatory bodies are issuing guidelines for algorithm transparency, real-world validation, and change management to address continuous learning models. The FDA’s action plan for AI/ML medical software and the EU MDR’s classification criteria are helping define pathways for safe, repeatable deployment. These frameworks are encouraging early-stage AI developers to incorporate regulatory strategy at the core of product design.

Business models are shifting toward AI-as-a-service, subscription-based analytics, and outcomes-based contracting. Device manufacturers are embedding AI modules as differentiated add-ons-offering hospitals predictive insights, workflow efficiency, and diagnostics-as-a-platform capabilities. Strategic alliances with cloud providers, EHR vendors, and clinical AI startups are enabling MedTech firms to scale AI/ML integration without rebuilding full-stack capabilities in-house. Reimbursement strategies are emerging for AI-driven diagnostics and triage tools, further supporting commercialization viability.

Successful adoption hinges on seamless clinical integration. Developers are focusing on intuitive user interfaces, clinician-in-the-loop controls, and integration with existing workflows to avoid alert fatigue or workflow disruption. Training programs, real-world case studies, and post-market surveillance systems are critical in building clinician trust and ensuring safe adoption. As competitive intensity rises, AI-enabled device differentiation is increasingly dependent on clinical relevance, interoperability, and regulatory agility rather than algorithm sophistication alone.

What Are the Factors Driving Growth in the AI/ML in Medical Devices Market?

The AI/ML in medical devices market is growing rapidly, driven by rising healthcare digitization, growing volumes of patient data, and clinical demand for precision, automation, and decision support. The convergence of computing power, data availability, and algorithm maturity is enabling medical devices to become intelligent, context-aware tools that proactively assist clinicians across diagnosis, monitoring, and treatment.

Advances in edge AI, explainable algorithms, and regulatory frameworks are making AI-enabled devices safer, more scalable, and more commercially viable. As clinical workflows demand actionable insights at the point of care, and as payers push for value-based outcomes, intelligent medical devices are aligning with broader healthcare system transformation goals.

Looking ahead, the market’s trajectory will depend on how effectively AI-enabled devices integrate into clinical decision-making, balance innovation with safety, and demonstrate measurable improvements in patient outcomes. As medical devices evolve from passive instruments to cognitive collaborators, could AI/ML define the next frontier of adaptive, personalized, and data-driven healthcare delivery?

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence / Machine Learning in Medical Devices market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Product Type (System / Hardware, Software-As-A Medical Device); Clinical Area (Radiology, Cardiology, Hematology, Other Clinical Areas)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 34 Featured) -

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by artificially increasing the COGS, reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

We are diligently following expert opinions of leading Chief Economists (14,949), Think Tanks (62), Trade & Industry bodies (171) worldwide, as they assess impact and address new market realities for their ecosystems. Experts and economists from every major country are tracked for their opinions on tariffs and how they will impact their countries.

We expect this chaos to play out over the next 2-3 months and a new world order is established with more clarity. We are tracking these developments on a real time basis.

As we release this report, U.S. Trade Representatives are pushing their counterparts in 183 countries for an early closure to bilateral tariff negotiations. Most of the major trading partners also have initiated trade agreements with other key trading nations, outside of those in the works with the United States. We are tracking such secondary fallouts as supply chains shift.

To our valued clients, we say, we have your back. We will present a simplified market reassessment by incorporating these changes!

APRIL 2025: NEGOTIATION PHASE

Our April release addresses the impact of tariffs on the overall global market and presents market adjustments by geography. Our trajectories are based on historic data and evolving market impacting factors.

JULY 2025 FINAL TARIFF RESET

Complimentary Update: Our clients will also receive a complimentary update in July after a final reset is announced between nations. The final updated version incorporates clearly defined Tariff Impact Analyses.

Reciprocal and Bilateral Trade & Tariff Impact Analyses:

USA <> CHINA <> MEXICO <> CANADA <> EU <> JAPAN <> INDIA <> 176 OTHER COUNTRIES.

Leading Economists - Our knowledge base tracks 14,949 economists including a select group of most influential Chief Economists of nations, think tanks, trade and industry bodies, big enterprises, and domain experts who are sharing views on the fallout of this unprecedented paradigm shift in the global econometric landscape. Most of our 16,491+ reports have incorporated this two-stage release schedule based on milestones.

COMPLIMENTARY PREVIEW

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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