En general, los desvíos de avión en vuelo se consideran un precursor de los accidentes de pérdida de control en vuelo (LOC-I) y, desafortunadamente, el LOC-I se clasifica como la principal causa de accidentes fatales. Para explorar más a fondo los factores de riesgo, las relaciones causales y el mecanismo de acoplamiento de los desvíos de avión, este estudio propuso un modelo de análisis de riesgo que integra el Modelado Estructural Interpretativo (ISM) y la Red Bayesiana (BN). Se identificaron diecisiete factores de riesgo clave que conducen a desvíos de avión a través del análisis de casos de accidentes típicos y la literatura. Se utilizó el enfoque ISM para construir el modelo estructural interpretativo de múltiples niveles de los desvíos de avión, que podría revelar la relación causal entre varios factores de riesgo y las rutas de propagación del riesgo. Luego, tomando 286 datos de investigación de accidentes/incidentes como muestras de entrenamiento, se estableció un modelo BN impulsado por datos utilizando aprendizaje automático para la evaluación de la intensidad de dependencia y el análisis de inferencia. Los resultados revelan que la interacción entre los factores de riesgo de accidentes fatales causados por desvíos de avión es más significativa que la de accidentes/incidentes no fatales. Factores de riesgo como las oscilaciones inducidas por el piloto/acoplamiento avión-piloto y la falta de adherencia a los Procedimientos Operativos Estándar (SOP)/negligencia de la validación cruzada tienen un efecto significativo en los desvíos de avión en vuelo entre los diecisiete factores de riesgo. Además, este estudio también identifica el conjunto de factores de riesgo más probable que conduce a accidentes fatales causados por desvíos de avión. Los resultados de la investigación tienen una importante significación teórica y valor de aplicación para prevenir el riesgo de desvíos de avión.