2020年初爆发的新型冠状病毒肺炎疫情使得我国医疗资源不足、分配不均的问题被进一步曝光与放大,因此在此次疫情中帮助迅速调配医疗资源的远程医疗也因此受到重视。然而由于远程医疗这一医疗服务模式与传统医疗存在较大差异,对大众仍属于新兴事物,远程医疗平台目前面临患者信任度差、感知价值不高、粘性差等推广上的阻力,亟需通过优化服务体验以获得更好患者口碑。因此本文主要基于对网络评论的文本挖掘结果,发现患者主要关注维度,探索远程医疗服务中影响患者择医行为的因素,一方面医生能够基于研究结论了解患者需求,针对性改进服务,提高医生被访问、咨询与成交量,另一方面平台能够从整体上优化远程医疗平台服务体验,获得更好的患者口碑,从而进而促进远程医疗的推广,具有重要研究意义。传统的医疗领域患者择医研究中,被发放问卷的患者考虑到复诊等需求,通常给出了正面回答与评价,使得研究结论与实际患者择医行为意愿之间产生偏差。因此在对远程医疗患者择医行为的研究中,本文选择了平台中医生服务的面板数据及真实匿名的网络评论数据进行分析。经过对多个远程医疗平台业务模式、数据源进行对比分析,最终选定丁香医生平台的2590个医生问诊服务数据及11.82万条患者评论数据,构建非评论数据集和评论文本集。其中针对评论文本的研究中,为了更为具体地了解患者接受远程就医服务时主要的关注维度,本文基于改进后的LDA模型进行了评论主题的抽取,研究采用了决策树算法实现短句集合的全面主题识别,将每条评论转化为不同主题的短句集合,并利用支持向量机(SVM)的方法分析计算了各子句情感倾向得分,作为医生在该维度的变量得分。研究将医生网络评论整体情感倾向及各维度的情感倾向分别作为评价情感倾向自变量与五个子维度自变量,并量化评论长度、评论时效、评论总数数据作为评论感知有效性自变量,加入医生职称、医院等级作为医生自身属性自变量,以医生问诊量、预约量作为因变量,并加入残差项构建结构方程(SEM)模型,探索远程医疗服务中影响患者择医行为的变量、各变量的影响机制及其现实含义。通过主题抽取研究,发现患者网络评论中反映其关注维度按照频率从大到小依次为:服务态度、医德医风、专业能力、治疗效果及就医流程,即确定了患者网络评论主要针对此五个维度进行描述。通过结构方程模型分析结果则显示患者在远程医疗平台进行医生选择时,评论情感倾向(服务态度、专业能力、就医体验、医德医风)、评论感知有效性(评论总数、评论时效、评论长度)、医生职称及医生活跃度对最终选择问诊医生的行为有显著正向影响。基于以上研究结论,本文给出符合远程医疗服务特点和患者需求的服务优化建议。本文完善了线上就医问诊这一远程医疗服务场景的患者择医研究,给出了患者在该服务场景下的关注因素及择医行为的影响因素,为平台及医生优化自身服务提供了指导方向,有利于远程医疗的推广。