【摘要】[目的/意义]分析在线医疗场景中AIGC语言内容，为医生利用AIGC回复患者问题和患者自助问诊提供决策支持，为在线医疗平台有效利用AIGC提高服务质量提供参考意见。[方法/过程]收集在线医疗平台内1264条医患对话数据，将患者咨询问题输入ChatGPT中生成回复文本，分析医生真实回复和AIGC生成回复在语篇、词汇、语义、情感的异同；采用TF-IDF模型进行文本相似性分析，采用Doc2Vec模型进行语义相似性分析，采用xmnlp工具包进行情感分析，采用BERTopic模型进行主题差异分析。[结果/结论]AIGC与医生真实回复内容语篇整体文本相似度与语义相似度均值分别为0.09与0.81，情感态度得分中位数分别为0.48和0.44，差异无统计学意义；AIGC与医生真实回复内容主题间存在空间、层次及相似度差异，主题内存在内容和表征效力差异。结果表明，AIGC具备一定语言理解和情景推理能力，能为在线医疗情境下的医生和患者提供一定决策支持，但在语言表达上的准确性、连贯性、可读性等方面仍需改进。