O transtorno bipolar é uma condição marcada por mudanças entre mania e depressão, com a maior taxa de suicídio em doenças de saúde mental. Para acompanhar o comportamento do paciente, tecnologias digitais, como aplicativos de saúde móvel (mHealth), propõem uma coleta contínua de dados desses pacientes usando dados ativos ou dados passivos. As informações coletadas são conhecidas como fenótipo digital, mas muitas vezes falham porque o paciente não adere a essas soluções. Além disso, a captura de informações contextuais, como as condições climáticas da localização de um paciente, não é considerada. Esta tese visa desenvolver uma estrutura abrangente de fenótipo digital que integre dados ativos, passivos, contextuais e clínicos (APCC), alavancando soluções de mHealth para aprimorar o monitoramento em tempo real, a detecção precoce e o gerenciamento personalizado do transtorno bipolar. Primeiro, como não há consenso sobre as características relevantes do mHealth, conduzimos uma revisão sistemática da literatura que destacou lacunas e oportunidades abertas. Em seguida, desenvolvemos um mHealth chamado BraPolar2 e coletamos dados ativos e passivos de 22 pacientes do Instituto de Psiquiatria (IPUB) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) por 6 meses resultando em uma adesão de 68,6 por cento. Os pacientes relataram uma melhora em sua condição para gerenciar sua bipolaridade em uma entrevista semiestruturada. Então, como as informações contextuais não são consideradas na análise do fenótipo digital, validamos as variáveis relevantes com especialistas do IPUB em uma entrevista semiestruturada. Finalmente, propomos um dataset unificado para contribuir com o estudo do fenótipo digital em pessoas com transtorno bipolar com especialistas. Esta tese contribui implementando estratégias que melhoram a adesão em mHealth, com foco nos potenciais benefícios e desafios do uso de dados do APCC na prática clínica. Os resultados ressaltam a importância de uma abordagem multidisciplinar, incluindo psiquiatras, para garantir que o sistema atenda às necessidades clínicas e apoie o atendimento aprimorado ao paciente.