臨床研究數(shù)據(jù)共享：區(qū)塊鏈共識機制的應(yīng)用實踐演講人01臨床研究數(shù)據(jù)共享：區(qū)塊鏈共識機制的應(yīng)用實踐02引言：臨床研究數(shù)據(jù)共享的時代命題與核心矛盾03臨床研究數(shù)據(jù)共享的核心挑戰(zhàn)與痛點04區(qū)塊鏈共識機制的技術(shù)原理與臨床數(shù)據(jù)共享的適配性分析05區(qū)塊鏈共識機制在臨床研究數(shù)據(jù)共享中的具體應(yīng)用場景06實踐案例：區(qū)塊鏈共識機制在臨床數(shù)據(jù)共享中的落地效果07現(xiàn)存挑戰(zhàn)與未來展望08結(jié)論：區(qū)塊鏈共識機制賦能臨床研究數(shù)據(jù)共享的價值重構(gòu)目錄01臨床研究數(shù)據(jù)共享：區(qū)塊鏈共識機制的應(yīng)用實踐02引言：臨床研究數(shù)據(jù)共享的時代命題與核心矛盾引言：臨床研究數(shù)據(jù)共享的時代命題與核心矛盾在精準醫(yī)療與循證醫(yī)學飛速發(fā)展的今天，臨床研究數(shù)據(jù)已成為推動醫(yī)學進步的核心生產(chǎn)要素。從新藥研發(fā)的靶點發(fā)現(xiàn)到罕見病的診療方案優(yōu)化，從流行病學的趨勢建模到個體化治療的策略制定，高質(zhì)量的臨床數(shù)據(jù)共享能夠顯著提升研究效率、降低重復試驗成本、加速科研成果轉(zhuǎn)化。據(jù)《自然》雜志2023年統(tǒng)計，全球每年投入臨床研究的資金超過2000億美元，但其中約30%的資源因數(shù)據(jù)重復采集、標準不一、共享不暢而浪費，這一現(xiàn)象凸顯了數(shù)據(jù)共享的緊迫性。然而，臨床研究數(shù)據(jù)共享始終面臨三大核心矛盾：其一，數(shù)據(jù)隱私與安全的需求——數(shù)據(jù)包含患者敏感信息，傳統(tǒng)中心化存儲模式易成為攻擊目標，一旦泄露將嚴重侵犯患者權(quán)益；其二，數(shù)據(jù)孤島與互操作性的壁壘——醫(yī)療機構(gòu)、藥企、科研團隊各自為政，數(shù)據(jù)格式、元數(shù)據(jù)標準、訪問權(quán)限不統(tǒng)一，導致“數(shù)據(jù)煙囪”林立；其三，信任機制缺失的困境——數(shù)據(jù)共享過程中，參與方對數(shù)據(jù)真實性、完整性、使用合規(guī)性缺乏有效驗證，易引發(fā)“搭便車”行為（如未授權(quán)使用數(shù)據(jù)）或數(shù)據(jù)篡改風險。引言：臨床研究數(shù)據(jù)共享的時代命題與核心矛盾這些矛盾的根源，在于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)共享模式依賴中心化機構(gòu)進行信任背書與權(quán)限管理，既難以保障數(shù)據(jù)主權(quán)，又無法實現(xiàn)多方高效協(xié)同。在此背景下，區(qū)塊鏈以其去中心化、不可篡改、可追溯的技術(shù)特性，為臨床研究數(shù)據(jù)共享提供了新的解題思路，而共識機制作為區(qū)塊鏈的“靈魂”，更是解決多方信任問題的關(guān)鍵。本文將從臨床研究數(shù)據(jù)共享的痛點出發(fā)，系統(tǒng)闡述區(qū)塊鏈共識機制的技術(shù)原理、適配性分析、應(yīng)用場景、實踐案例及未來挑戰(zhàn)，以期為行業(yè)提供可落地的技術(shù)路徑參考。03臨床研究數(shù)據(jù)共享的核心挑戰(zhàn)與痛點數(shù)據(jù)隱私與安全保護的“雙刃劍”臨床數(shù)據(jù)包含患者身份信息、診斷結(jié)果、基因測序數(shù)據(jù)等敏感內(nèi)容，其隱私保護不僅涉及倫理道德，更受《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）、《人類遺傳資源管理條例》等法規(guī)的嚴格約束。傳統(tǒng)中心化數(shù)據(jù)庫通過“權(quán)限隔離+加密存儲”模式保護數(shù)據(jù)，但中心節(jié)點一旦被攻擊（如2021年某跨國藥企數(shù)據(jù)庫泄露事件導致300萬患者數(shù)據(jù)黑市交易），或內(nèi)部人員違規(guī)操作，將導致大規(guī)模隱私泄露。同時，數(shù)據(jù)在共享使用過程中（如科研人員二次分析），缺乏動態(tài)脫敏與使用追蹤機制，難以確保“數(shù)據(jù)可用不可見”。數(shù)據(jù)孤島與互操作性的“標準化困境”臨床數(shù)據(jù)分散于醫(yī)院HIS系統(tǒng)、LIS系統(tǒng)、科研數(shù)據(jù)庫等多源異構(gòu)平臺，數(shù)據(jù)格式（如DICOM、HL7、FHIR）、元數(shù)據(jù)標準（如CDISC標準）、編碼體系（如ICD-10、SNOMEDCT）存在顯著差異。例如，某多中心腫瘤研究中，A醫(yī)院采用“病理報告+影像DICOM”格式，B醫(yī)院使用“結(jié)構(gòu)化電子病歷+基因VCF文件”，C研究院則依賴“自定義CSV表格”，數(shù)據(jù)整合需耗費30%以上的研究周期進行清洗與轉(zhuǎn)換。此外，不同機構(gòu)對“數(shù)據(jù)質(zhì)量”的定義不一（如有的要求完整率＞95%，有的側(cè)重時效性），進一步加劇了互操作性難度。信任機制缺失與協(xié)同效率低下臨床數(shù)據(jù)共享涉及研究者、申辦方、倫理委員會、監(jiān)管機構(gòu)等多方主體，需解決“誰有權(quán)共享”“數(shù)據(jù)如何不被篡改”“使用是否合規(guī)”等信任問題。傳統(tǒng)模式下，依賴紙質(zhì)協(xié)議或第三方平臺進行權(quán)限管理，存在“協(xié)議執(zhí)行難”（如超范圍使用數(shù)據(jù)）、“數(shù)據(jù)溯源難”（無法追蹤數(shù)據(jù)修改歷史）等問題。例如，某藥物臨床試驗中，合作醫(yī)院擅自將共享數(shù)據(jù)用于商業(yè)開發(fā)，因缺乏實時審計機制，導致研究項目被迫中止，經(jīng)濟損失超千萬元。此外，數(shù)據(jù)共享的激勵機制缺失——數(shù)據(jù)提供方投入成本采集數(shù)據(jù)，卻難以獲得合理回報，而使用方“搭便車”現(xiàn)象普遍，導致共享意愿持續(xù)低迷。合規(guī)性要求與動態(tài)監(jiān)管的“平衡難題”臨床研究數(shù)據(jù)共享需滿足“全生命周期合規(guī)”要求，從數(shù)據(jù)采集（患者知情同意）、存儲（加密與備份）、使用（權(quán)限控制）到銷毀（匿名化處理），每個環(huán)節(jié)均需留痕可查。傳統(tǒng)監(jiān)管模式以“事后審計”為主，難以實時監(jiān)控數(shù)據(jù)使用行為，且跨區(qū)域監(jiān)管面臨法規(guī)沖突（如歐盟GDPR與我國《數(shù)據(jù)安全法》對數(shù)據(jù)出境的要求差異）。例如，某國際多中心研究因未及時更新數(shù)據(jù)使用協(xié)議，導致部分數(shù)據(jù)跨境傳輸被叫停，延誤了研究進度。04區(qū)塊鏈共識機制的技術(shù)原理與臨床數(shù)據(jù)共享的適配性分析區(qū)塊鏈共識機制的核心功能與技術(shù)分類共識機制是區(qū)塊鏈實現(xiàn)“去中心化信任”的核心算法，通過分布式節(jié)點間的協(xié)商與驗證，確保數(shù)據(jù)上鏈的一致性、安全性與可靠性。其核心功能包括：數(shù)據(jù)一致性（防止節(jié)點間數(shù)據(jù)沖突）、安全性（抵御惡意節(jié)點攻擊）、容錯性（允許部分節(jié)點失效）、效率性（平衡共識速度與資源消耗）。根據(jù)應(yīng)用場景，主流共識機制可分為三類：1.工作量證明（PoW）：通過節(jié)點競爭計算能力（如比特幣挖礦）獲得記賬權(quán)，優(yōu)點是去中心化程度高、抗攻擊性強，缺點是能耗高（比特幣年耗電量相當于中等國家）、效率低（交易確認需10分鐘+），不適合高頻數(shù)據(jù)共享場景。2.權(quán)益證明（PoS）：根據(jù)節(jié)點持有的代幣數(shù)量與時間分配記賬權(quán)，能耗僅為PoW的1/1000，效率提升至秒級確認，但存在“富者愈富”的中心化風險，且代幣機制與臨床數(shù)據(jù)“非貨幣化”屬性沖突。區(qū)塊鏈共識機制的核心功能與技術(shù)分類3.實用拜占庭容錯（PBFT）及其變種：通過多輪節(jié)點投票（如“預準備-準備-確認”三階段）達成共識，允許1/3節(jié)點作惡仍保持系統(tǒng)安全，共識延遲低（毫秒級），適合聯(lián)盟鏈場景（節(jié)點數(shù)量有限且可信），是臨床數(shù)據(jù)共享的主流選擇。此外，還有Raft（簡化版PBFT，適用于許可鏈）、DPoS（委托權(quán)益證明，通過投票選舉超級節(jié)點，兼顧效率與去中心化）等機制。臨床數(shù)據(jù)共享對共識機制的核心需求結(jié)合臨床數(shù)據(jù)的特殊性，共識機制需滿足以下適配性要求：1.高性能與低延遲：臨床數(shù)據(jù)共享需支持高頻次讀寫（如實時更新患者隨訪數(shù)據(jù)），共識延遲應(yīng)控制在秒級內(nèi)，避免影響研究進度。2.隱私保護與權(quán)限隔離：支持“通道技術(shù)”（如HyperledgerFabric）或“零知識證明”（ZKP），確保不同機構(gòu)只能在授權(quán)通道內(nèi)訪問數(shù)據(jù)，敏感信息不上鏈。3.可許可性與可控性：臨床數(shù)據(jù)共享需限定參與方（如醫(yī)院、藥企、監(jiān)管機構(gòu)），采用聯(lián)盟鏈架構(gòu)，共識節(jié)點需經(jīng)過身份認證，防止無關(guān)節(jié)點參與。4.合規(guī)性與審計追蹤：共識過程需留痕，支持監(jiān)管機構(gòu)實時審計數(shù)據(jù)使用記錄，滿足“可追溯、不可篡改”的合規(guī)要求。臨床數(shù)據(jù)共享對共識機制的核心需求5.成本可控性：避免PoW的高能耗與PoS的代幣發(fā)行成本，采用基于節(jié)點身份或貢獻度的共識權(quán)重分配機制。主流共識機制在臨床數(shù)據(jù)共享中的適配性評估|共識機制|去中心化程度|交易效率（TPS）|能耗水平|隱私保護能力|適用場景||------------|--------------|----------------|----------|--------------|------------------------||PoW|極高|3-7|極高|弱（數(shù)據(jù)公開）|公共鏈（不適用）||PoS|中高|100-1000|極低|中（需結(jié)合ZKP）|公共鏈（貨幣化場景）|主流共識機制在臨床數(shù)據(jù)共享中的適配性評估|PBFT|中（聯(lián)盟鏈）|1000-10000|低|強（通道隔離）|聯(lián)盟鏈（臨床數(shù)據(jù)共享）||Raft|中（聯(lián)盟鏈）|2000-5000|極低|中（需結(jié)合權(quán)限）|聯(lián)盟鏈（高頻數(shù)據(jù)交互）||DPoS|中低|1000-10000|低|中（超級節(jié)點隔離）|聯(lián)盟鏈（需高效決策）|評估結(jié)果顯示，PBFT與Raft等聯(lián)盟鏈共識機制最適配臨床數(shù)據(jù)共享需求：PBFT通過多節(jié)點投票確保數(shù)據(jù)一致性，適合節(jié)點數(shù)量較少（如10-50家機構(gòu)）的多中心研究；Raft簡化了PBFT流程，適合高頻數(shù)據(jù)讀寫場景（如實時臨床試驗數(shù)據(jù)采集）。此外，可結(jié)合“混合共識”（如PBFT+Raft）或“分片技術(shù)”（將數(shù)據(jù)分片并行共識）進一步提升性能。05區(qū)塊鏈共識機制在臨床研究數(shù)據(jù)共享中的具體應(yīng)用場景場景一：多中心臨床研究數(shù)據(jù)的存證與溯源痛點：多中心研究中，各中心數(shù)據(jù)采集標準不一，易出現(xiàn)數(shù)據(jù)篡改（如偽造病例報告）或遺漏（如缺失關(guān)鍵隨訪數(shù)據(jù)），導致研究結(jié)論偏倚。共識機制應(yīng)用：采用PBFT共識構(gòu)建聯(lián)盟鏈，各研究中心作為共識節(jié)點，數(shù)據(jù)上鏈前需通過“節(jié)點驗證+智能合約校驗”。例如，某腫瘤多中心研究設(shè)定數(shù)據(jù)上鏈規(guī)則：1.數(shù)據(jù)采集階段：研究者通過醫(yī)療機構(gòu)數(shù)字身份（DID）認證，將患者數(shù)據(jù)（病理報告、影像數(shù)據(jù)）加密后上傳至指定通道；2.共識驗證階段：通道內(nèi)其他3個節(jié)點（如倫理委員會、申辦方、數(shù)據(jù)統(tǒng)計中心）通過PBFT算法驗證數(shù)據(jù)完整性（哈希值校驗）與合規(guī)性（是否符合CDISC標準），2/3節(jié)點通過則上鏈；3.溯源階段：數(shù)據(jù)上鏈后生成唯一區(qū)塊哈希，任何修改（如更新隨訪數(shù)據(jù)）需重新共識場景一：多中心臨床研究數(shù)據(jù)的存證與溯源，歷史記錄不可篡改，監(jiān)管機構(gòu)可通過鏈上瀏覽器實時查詢數(shù)據(jù)變更軌跡。效果：某三甲醫(yī)院參與的糖尿病多中心研究采用該模式后，數(shù)據(jù)篡改率從傳統(tǒng)模式的5%降至0，數(shù)據(jù)整合周期縮短40%，研究結(jié)論被《柳葉刀》評為“高可信度證據(jù)”。場景二：隱私計算與安全共享的協(xié)同實現(xiàn)1痛點：臨床數(shù)據(jù)共享需實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”，但傳統(tǒng)加密技術(shù)（如同態(tài)加密）計算效率低，難以支持復雜分析（如AI模型訓練）。2共識機制應(yīng)用：結(jié)合“聯(lián)邦學習+PBFT共識+零知識證明”，構(gòu)建“隱私-共識協(xié)同框架”：31.聯(lián)邦學習階段：各機構(gòu)在本地訓練AI模型，僅上傳模型參數(shù)（而非原始數(shù)據(jù)）至聚合節(jié)點；42.共識驗證階段：聚合節(jié)點通過PBFT算法驗證模型參數(shù)的有效性（如防止惡意節(jié)點上傳異常參數(shù)），確保模型收斂；53.零知識證明階段：模型預測結(jié)果通過ZKP生成“證明”，驗證結(jié)果正確性但不泄露原始數(shù)據(jù)，如某基因研究通過該框架，實現(xiàn)了10家醫(yī)院基因數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析，患者隱私泄場景二：隱私計算與安全共享的協(xié)同實現(xiàn)露風險降低90%，模型準確率提升15%。創(chuàng)新點：共識機制確保聯(lián)邦學習過程的“參數(shù)可信”，ZKP保障分析結(jié)果的“隱私合規(guī)”，二者解決了“數(shù)據(jù)孤島”與“隱私保護”的矛盾。場景三：動態(tài)權(quán)限管理與合規(guī)審計痛點：臨床數(shù)據(jù)權(quán)限需動態(tài)調(diào)整（如研究結(jié)束后開放部分數(shù)據(jù)給第三方機構(gòu)），傳統(tǒng)權(quán)限管理難以實時生效，且缺乏使用記錄追溯。共識機制應(yīng)用：基于“屬性基加密（ABE）+PBFT共識”構(gòu)建動態(tài)權(quán)限系統(tǒng)：1.權(quán)限定義階段：通過智能合約定義角色（如研究者、監(jiān)管員）與數(shù)據(jù)訪問權(quán)限（如“僅可查看脫敏數(shù)據(jù)”“可下載原始數(shù)據(jù)”），權(quán)限規(guī)則上鏈并經(jīng)PBFT共識確認；2.動態(tài)調(diào)整階段：當權(quán)限變更（如新增合作機構(gòu)），發(fā)起方提交權(quán)限更新請求，通道內(nèi)節(jié)點通過PBFT投票（2/3通過后生效）；3.審計階段：所有數(shù)據(jù)訪問行為（如查看、下載、導出）均記錄為鏈上交易，哈希值不可篡改，監(jiān)管機構(gòu)可通過共識日志實時審計，確?！皺?quán)限-行為-記錄”三一致。案例：某罕見病研究聯(lián)盟采用該系統(tǒng)，支持23家醫(yī)院動態(tài)共享數(shù)據(jù)，權(quán)限變更響應(yīng)時間從傳統(tǒng)的3天縮短至10分鐘，全年未發(fā)生一起超權(quán)限使用事件。場景四：跨機構(gòu)協(xié)同研究與激勵機制設(shè)計痛點：數(shù)據(jù)提供方（如醫(yī)院）因成本高、回報低，缺乏共享意愿；使用方（如藥企）“搭便車”現(xiàn)象普遍，難以形成可持續(xù)的共享生態(tài)。共識機制應(yīng)用：通過“貢獻度評估+PoS變種共識”設(shè)計激勵機制：1.貢獻度量化：通過智能合約記錄數(shù)據(jù)提供方的共享行為（如數(shù)據(jù)量、質(zhì)量、時效性），生成“貢獻積分”；2.共識分配權(quán)益：采用“權(quán)益證明+貢獻度”混合共識，積分越高，節(jié)點在共識中的權(quán)重越大，可優(yōu)先獲得數(shù)據(jù)使用權(quán)或研究收益分成（如新藥上市后的銷售分成）；3.透明化結(jié)算：收益分配規(guī)則上鏈并經(jīng)PBFT確認，自動執(zhí)行智能合約，避免“分潤不透明”問題。效果：某區(qū)域醫(yī)療創(chuàng)新聯(lián)盟采用該機制，2年內(nèi)數(shù)據(jù)共享量增長300%，5家基層醫(yī)院通過數(shù)據(jù)共享獲得科研經(jīng)費超500萬元，共享生態(tài)初步形成。06實踐案例：區(qū)塊鏈共識機制在臨床數(shù)據(jù)共享中的落地效果案例背景：“長三角臨床研究數(shù)據(jù)共享鏈”項目項目概況：由上海市衛(wèi)健委牽頭，聯(lián)合復旦大學附屬中山醫(yī)院、浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院、阿斯利康中國等10家機構(gòu)，于2022年啟動，旨在解決長三角地區(qū)多中心臨床研究數(shù)據(jù)共享難題，采用HyperledgerFabric框架，基于PBFT共識機制構(gòu)建聯(lián)盟鏈。技術(shù)架構(gòu)與共識機制設(shè)計1.網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：采用“1主鏈+多通道”模式，主鏈記錄機構(gòu)身份信息與共識規(guī)則，各研究項目（如“心血管疾病多中心研究”“腫瘤精準醫(yī)療研究”）建立獨立數(shù)據(jù)通道，實現(xiàn)權(quán)限隔離。2.共識機制：主鏈采用PBFT共識（節(jié)點數(shù)7家，容錯能力2家），數(shù)據(jù)通道采用Raft共識（節(jié)點數(shù)3-5家，支持高頻數(shù)據(jù)讀寫），通過“鏈上共識+鏈下計算”平衡性能與安全。3.隱私保護：結(jié)合國密算法（SM2/SM4）與零知識證明，患者原始數(shù)據(jù)不上鏈，僅存儲哈希值與脫敏摘要，分析結(jié)果通過ZKP驗證。應(yīng)用成效與數(shù)據(jù)對比|指標|傳統(tǒng)模式（2021年）|區(qū)塊鏈模式（2023年）|提升幅度||---------------------|--------------------|----------------------|----------||數(shù)據(jù)整合周期（天）|45|18|60%||數(shù)據(jù)篡改率（%）|3.2|0|100%||權(quán)限變更響應(yīng)時間（小時）|72|2|97%||研究成本降低（%）|-|28|-||患者隱私投訴（起）|5|0|100%|應(yīng)用成效與數(shù)據(jù)對比典型成果：基于該平臺完成的“新型抗血小板藥物多中心臨床研究”，數(shù)據(jù)整合周期縮短60%，提前3個月完成入組，研究成本降低1200萬元，研究成果發(fā)表于《新英格蘭醫(yī)學雜志》，成為“區(qū)塊鏈+臨床研究”的標桿案例。經(jīng)驗總結(jié)與關(guān)鍵成功因素1.共識機制的靈活選型：根據(jù)場景需求（如主鏈需高安全性，數(shù)據(jù)通道需高效率）采用混合共識，避免“一刀切”；3.隱私保護與性能的平衡：通過“鏈上存證+鏈下計算”降低共識負載，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)共享；2.多方參與的標準共建：聯(lián)合醫(yī)療機構(gòu)、藥企、監(jiān)管機構(gòu)制定數(shù)據(jù)標準（如統(tǒng)一FHIR元數(shù)據(jù)格式），確保共識基礎(chǔ)的一致性；4.激勵機制的有效落地：通過貢獻度積分與收益分成，提升機構(gòu)共享意愿，形成正向循環(huán)。07現(xiàn)存挑戰(zhàn)與未來展望當前面臨的核心挑戰(zhàn)1.共識性能與數(shù)據(jù)規(guī)模的矛盾：隨著臨床數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長（如基因組數(shù)據(jù)單份可達TB級），PBFT等共識機制的TPS（每秒交易處理量）面臨瓶頸，需優(yōu)化共識算法（如分片技術(shù)、并行共識）或采用“鏈上-鏈下”混合架構(gòu)。2.監(jiān)管適配與合規(guī)性風險：區(qū)塊鏈的“不可篡改性”與“數(shù)據(jù)被遺忘權(quán)”（GDPR要求）存在沖突，需探索“可逆共識”機制（如基于時間鎖的暫存數(shù)據(jù)）或與監(jiān)管機構(gòu)共建“監(jiān)管沙盒”。3.技術(shù)復雜性與推廣成本：區(qū)塊鏈共識機制部署需專業(yè)的區(qū)塊鏈開發(fā)與運維團隊，基層醫(yī)療機構(gòu)IT能力不足，導致推廣難度大，需開發(fā)“低代碼”部署工具或第三方服務(wù)。4.跨鏈互操作性難題：不同區(qū)域、不同項目的區(qū)塊鏈鏈（如“長三角鏈”“粵港澳大灣區(qū)鏈”）采用不同共識機制，數(shù)據(jù)跨鏈共享需解決“共識橋接”問題，當前缺乏統(tǒng)一標準。未來發(fā)展方向1.共識機制的創(chuàng)新與優(yōu)化：-抗量子共識算法：應(yīng)對量子計算對現(xiàn)有密碼體系的威脅，如基于格的共識機制（如CRYSTALS-Dilithium）；-AI驅(qū)動的動態(tài)共識：通過機器學習預測網(wǎng)絡(luò)負載，動態(tài)調(diào)整共識參數(shù)（如節(jié)點數(shù)量、投票閾值），提升自適應(yīng)能力；-綠色共識技術(shù)：進一步降低能耗，如采用“權(quán)益證明+時間證明”（PoST）的混合機制，實現(xiàn)“低碳共識”。未來發(fā)展方向2.與隱私計算技術(shù)的深度融合：-聯(lián)邦學習+零知識證明+共識：實現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出域、模型可驗證、結(jié)果可溯源”，支持更復雜的AI分析場景；-安全多方計算（SMPC）+共識：允許多方在不泄露原始數(shù)據(jù)的前提下進行聯(lián)合計算，共識機制確保計算過程